作者: 發(fā)布時(shí)間:2025-06-14 瀏覽次數(shù) :0
機(jī)器視覺(jué)是一種無(wú)接觸、無(wú)損傷的自動(dòng)檢測(cè)技術(shù),是實(shí)現(xiàn)設(shè)備自動(dòng)化、智能化和精密控制的有效手段,具有安全可靠、光譜響應(yīng)范圍寬、可在惡劣環(huán)境下長(zhǎng)時(shí)間工作和生產(chǎn)效率高等突出優(yōu)點(diǎn)。機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)通過(guò)適當(dāng)?shù)墓庠春蛨D像傳感器獲取產(chǎn)品的表面圖像,利用相應(yīng)的圖像處理算法提取圖像的特征信息,然后根據(jù)特征信息進(jìn)行表面缺陷的定位、識(shí)別、分級(jí)等判別和統(tǒng)計(jì)、存儲(chǔ)、查詢等操作
機(jī)器視覺(jué)表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)基本組成主要包括圖像獲取模塊、圖像處理模塊、圖像分析模塊、數(shù)據(jù)管理及人機(jī)接口模塊。
機(jī)器視覺(jué)表面缺陷檢測(cè)主要包括2維檢測(cè)和3維檢測(cè),前者是當(dāng)前的主要表面缺陷檢測(cè)方式。
機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)、包裝印刷、食品工業(yè)、航空航天、生物醫(yī)學(xué)工程、軍事科技、智能交通、文字識(shí)別等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域是機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用中比重z大的領(lǐng)域,主要用于產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)、產(chǎn)品分類(lèi)、產(chǎn)品包裝等,如:零件裝配完整性檢測(cè),裝配尺寸精度檢測(cè),位置/角度測(cè)量,零件識(shí)別,PCB板檢測(cè),印刷品檢測(cè),瓶蓋檢測(cè),玻璃、煙草、棉花檢測(cè),以及指紋、汽車(chē)牌照、人臉、條碼等識(shí)別。表面質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)是工業(yè)檢測(cè)的其重要的組成部分,機(jī)器視覺(jué)表面缺陷檢測(cè)在許多行業(yè)開(kāi)始應(yīng)用,涉及鋼板、玻璃、印刷、電子、紡織品、零件、水果、木材、瓷磚、鋼軌等多種關(guān)系國(guó)計(jì)民生的行業(yè)和產(chǎn)品。
機(jī)器視覺(jué)表面缺陷檢測(cè)發(fā)展趨勢(shì)
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)、電子技術(shù)、傳感器技術(shù)和仿生技術(shù)等的發(fā)展,機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法也必將得到迅速的發(fā)展。技術(shù)和市場(chǎng)需求等因素決定了機(jī)器視覺(jué)表面缺陷檢測(cè)的發(fā)展趨勢(shì)為:
1、 研究更具魯棒性的圖像處理和分析算法,提高圖像處理的有效性和和執(zhí)行效率,降低算法的復(fù)雜度,提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。在在線檢測(cè)系統(tǒng)中,要特別注重實(shí)時(shí)性,視覺(jué)本身具有內(nèi)在的并行性,為此,還在要理論、算法和技術(shù)等多方面研究視覺(jué)并行計(jì)算,提高視覺(jué)計(jì)算的速度。同時(shí),進(jìn)一步研究算法性能的評(píng)價(jià)方法,以對(duì)算法的效率和性能作了科學(xué)、準(zhǔn)確的刻化和評(píng)價(jià)。
2、 采用統(tǒng)一而開(kāi)放的標(biāo)準(zhǔn),構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化、一體化和通用化的解決方案,標(biāo)準(zhǔn)化與個(gè)性化的進(jìn)一步統(tǒng)一,研發(fā)可靠性高、維護(hù)性好、便于不斷完善和升級(jí)換代、網(wǎng)絡(luò)化、自動(dòng)化和智能化更高的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)是今后的發(fā)展趨勢(shì)。
3、MARR理論對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)發(fā)揮了巨大作用,其核心是將視覺(jué)理解為3D重建的過(guò)程。但是,從3D場(chǎng)景到2D圖像是一個(gè)多對(duì)一的映射,在映射的過(guò)程中損失了深度信息灰度是對(duì)場(chǎng)景的惟一的測(cè)量值,諸如光照、材料特性、朝向和距離等信息都無(wú)法反映成像中由于噪聲及環(huán)境等因素的干擾,都會(huì)使圖像產(chǎn)生失真。為此,需要研究視覺(jué)檢測(cè)新理論和新方法,如發(fā)展主動(dòng)視覺(jué)、增強(qiáng)視覺(jué)系統(tǒng)的智能學(xué)習(xí)能力等。
4、從生物視覺(jué)得到啟發(fā),吸收來(lái)自心理學(xué)、生理學(xué)等其他學(xué)科中生物視覺(jué)的z新研究成果,基于生物視覺(jué)機(jī)制為視覺(jué)檢測(cè)提供研究新思路,模仿生物視覺(jué)多尺度、層次性的視覺(jué)特點(diǎn),結(jié)合視覺(jué)任務(wù),引入先驗(yàn)高級(jí)知識(shí)的指導(dǎo),同時(shí)將機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器聽(tīng)覺(jué)、機(jī)器嗅覺(jué)、機(jī)器觸覺(jué)等多信息相互融合,突破單一視覺(jué)信息的局限性,也將成為機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)的發(fā)展方向之一。
5、 研究完整3維場(chǎng)景重建方法。現(xiàn)有3維場(chǎng)景重建理論和算法基本都局限于對(duì)目標(biāo)可視部分的重構(gòu),如果用Marr視覺(jué)計(jì)算理論來(lái)說(shuō),還主要停留在2.5維表達(dá)上,這種表達(dá)僅提供了物體可見(jiàn)輪廓以內(nèi)的3維信息。如何恢復(fù)物體完整表面的信息,即包括物體表面不可見(jiàn)部分,是一個(gè)復(fù)雜但也亟待解決的問(wèn)題。
機(jī)器視覺(jué)表面檢測(cè)比較復(fù)雜,涉及眾多學(xué)科和理論,機(jī)器視覺(jué)是對(duì)人類(lèi)視覺(jué)的模擬,但是目前對(duì)人的視覺(jué)機(jī)制尚不清楚,盡管每一個(gè)正常人都是視覺(jué)專家,但難以用計(jì)算機(jī)表達(dá)自己的視覺(jué)過(guò)程,因此構(gòu)建機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)還要進(jìn)一步通過(guò)研究生物視覺(jué)機(jī)理來(lái)完善,使檢測(cè)進(jìn)一步向自動(dòng)化和智能化方向發(fā)展。
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