機器視覺工業視覺檢測發展的變化趨勢

2022-08-17 08:00:00 精質視覺

　　標題：機器視覺工業視覺檢測發展的變化趨勢

　　如今時代發展迅猛，機器視覺工業視覺檢測也有了很大的變化，具體變化趨勢也從人工視覺轉變為機器工業視覺。轉變有以下幾個點。

　　一.領域的改變：由人工質檢過渡到機器視覺。

　　自動化的視覺檢測開始慢慢代替人工檢測，領域開始變大，不止是以前的流水線，還有醫療行業，汽車零部件，塑膠樣件等領域，人工質檢過渡到機器視覺工業檢測。慢慢提高了工作的效率，增大了產品的質量。

　　二.空間維度的改變：2D轉變為3D。

　　工業界基本都是三維的部件，而且二維成像畢竟是三維空間的實際情況的一種病態數據采集，所以目前圍繞3D的各種檢測、測量、機器人導引等項目層出不窮，這與計算機視覺的情況有異曲同工之處，結構光、ToF、雙目等等技術各家公司也多如牛毛。

　　三.系統的實施因眾多的原因而被約束

　　如果你問我機器視覺檢查項目最重要的事情是什么，我肯定會說我可以得到一個高質量的圖片。為了得到這樣的圖片，需要考慮的因素，如光源的選擇，鏡頭，傳感器，節奏，安裝布局，自動化集成，環境因素，工件狀態變化等。問題的哪一部分會影響你的圖像質量，如果你沒有足夠好的照片，那么更強大的算法是無用的，因為生產線有很好的產率和節拍要求，整個視覺檢測系統不是快速可靠的，那么您的錯誤檢測率將非常高，這是無數制造商需要面對的問題。例如，我需要測試一個有幾個孔的鋁外殼的區域。當你的供應商給你一批和另一批，表面的顏色是不同的或不均勻的，然后等待。您將不可避免地停止新的參數并重新驗證產品，這幾乎是不可能避免的。

　　四.核心技術發展，算法更新的速度比硬件更新速度慢。

　　從系統的角度看，硬件正向移動嵌入式發展，軟件智能程度遠遠不夠。目前，計算機視覺領域中的深度學習神經網絡在機器視覺領域中的應用很少。這是相對簡單的。當目標對象多變，功能復雜，且樣本數量不足時，就沒有機會使用深度學習，或者應該回到傳統的老路，然后考慮實時嚴格的要求，機器視覺是特殊的。我們需要一種新的智能，它通常用于大多數應用領域，無論是創新的，改進的還是集成的。