久久久久久综合网天天,男女久久久国产一区二区三区,综合图区亚洲欧美另类图片,亚洲国产精品SSS在线观看AV,人妻少妇精品久久久久久

機器視覺(jué)是通過(guò)計算機來(lái)模擬人類(lèi)視覺(jué)功能，以讓機器獲得相關(guān)視覺(jué)信息和加以理解?？煞譃椤耙暋焙汀坝X(jué)”兩部分原理，“視”是將外界信息通過(guò)成像來(lái)顯示成數字信號反饋給計算機，需要依靠一整套的硬件解決方案，包括光源、相機、圖像采集卡、視覺(jué)傳感器等；“覺(jué)”則是計算機對數字信號進(jìn)行處理和分析，主要是軟件算法。

機器視覺(jué)在工業(yè)上應用領(lǐng)域廣闊，核心功能包括：測量、檢測、識別、定位等。產(chǎn)業(yè)鏈可以分為上游部件級市場(chǎng)、中游系統集成/整機裝備市場(chǎng)和下游應用市場(chǎng)。機器視覺(jué)上游有光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等軟硬件提供商，中游有集成和整機設備提供商，行業(yè)下游應用較廣，主要下游市場(chǎng)包括電子制造行業(yè)、汽車(chē)、印刷包裝、煙草、農業(yè)、醫藥、紡織和交通等領(lǐng)域。

機器視覺(jué)中，缺陷檢測功能，是機器視覺(jué)應用得最多的功能之一，主要檢測產(chǎn)品表面的各種信息。在現代工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中，連續大批量生產(chǎn)中每個(gè)制程都有一定的次品率，單獨看雖然比率很小，但相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的瓶頸，并且在經(jīng)過(guò)完整制程后再剔除次品成本會(huì )高很多（例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問(wèn)題直到芯片貼裝后的在線(xiàn)測試才被發(fā)現，那么返修的成本將會(huì )是原成本的100倍以上），因此及時(shí)檢測及次品剔除對質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進(jìn)一步升級的重要基石。

一、在檢測行業(yè)，與人類(lèi)視覺(jué)相比，機器視覺(jué)優(yōu)勢明顯

1）精確度高：人類(lèi)視覺(jué)是64灰度級，且對微小目標分辨力弱；機器視覺(jué)可顯著(zhù)提高灰度級，同時(shí)可觀(guān)測微米級的目標；

2）速度快：人類(lèi)是無(wú)法看清快速運動(dòng)的目標的，機器快門(mén)時(shí)間則可達微秒級別；

3）穩定性高：機器視覺(jué)解決了人類(lèi)一個(gè)非常嚴重的問(wèn)題，不穩定，人工目檢是勞動(dòng)非?？菰锖托量嗟男袠I(yè)，無(wú)論你設計怎樣的獎懲制度，都會(huì )發(fā)生比較高的漏檢率。但是機器視覺(jué)檢測設備則沒(méi)有疲勞問(wèn)題，沒(méi)有情緒波動(dòng)，只要是你在算法中寫(xiě)好的東西，每一次都會(huì )認真執行。在質(zhì)控中大大提升效果可控性。

4）信息的集成與留存：機器視覺(jué)獲得的信息量是全面且可追溯的，相關(guān)信息可以很方便的集成和留存。

二、 機器視覺(jué)技術(shù)近年發(fā)展迅速

1）圖像采集技術(shù)發(fā)展迅猛

CCD、CMOS等固件越來(lái)越成熟，圖像敏感器件尺寸不斷縮小，像元數量和數據率不斷提高，分辨率和幀率的提升速度可以說(shuō)日新月異，產(chǎn)品系列也越來(lái)越豐富，在增益、快門(mén)和信噪比等參數上不斷優(yōu)化，通過(guò)核心測試指標（MTF、畸變、信噪比、光源亮度、均勻性、色溫、系統成像能力綜合評估等）來(lái)對光源、鏡頭和相機進(jìn)行綜合選擇，使得很多以前成像上的難點(diǎn)問(wèn)題得以不斷突破。

2）圖像處理和模式識別發(fā)展迅速

圖像處理上，隨著(zhù)圖像高精度的邊緣信息的提取，很多原本混合在背景噪聲中難以直接檢測的低對比度瑕疵開(kāi)始得到分辨。

模式識別上，本身可以看作一個(gè)標記過(guò)程，在一定量度或觀(guān)測的基礎上，把待識模式劃分到各自的模式中去。圖像識別中運用得較多的主要是決策理論和結構方法。決策理論方法的基礎是決策函數，利用它對模式向量進(jìn)行分類(lèi)識別，是以定時(shí)描述（如統計紋理）為基礎的；結構方法的核心是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結構有不同的基元串（或稱(chēng)字符串），通過(guò)對未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再根據字符串判斷它的屬類(lèi)。在特征生成上，很多新算法不斷出現，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及獨二分量分析；還有關(guān)子支持向量機，變形模板匹配，線(xiàn)性以及非線(xiàn)性分類(lèi)器的設計等都在不斷延展。

3）深度學(xué)習帶來(lái)的突破

傳統的機器學(xué)習在特征提取上主要依靠人來(lái)分析和建立邏輯，而深度學(xué)習則通過(guò)多層感知機模擬大腦工作，構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等）來(lái)學(xué)習簡(jiǎn)單特征、建立復雜特征、學(xué)習映射并輸出，訓練過(guò)程中所有層級都會(huì )被不斷優(yōu)化。在具體的應用上，例如自動(dòng)ROI區域分割；標點(diǎn)定位（通過(guò)防真視覺(jué)可靈活檢測未知瑕疵）；從重噪聲圖像重檢測無(wú)法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋板檢測中的真假瑕疵等。隨著(zhù)越來(lái)越多的基于深度學(xué)習的機器視覺(jué)軟件推向市場(chǎng)，深度學(xué)習給機器視覺(jué)的賦能會(huì )越來(lái)越明顯。

4）3d視覺(jué)的發(fā)展

3D視覺(jué)還處于起步階段，許多應用程序都在使用3D表面重構，包括導航、工業(yè)檢測、逆向工程、測繪、物體識別、測量與分級等，但精度問(wèn)題限制了3D視覺(jué)在很多場(chǎng)景的應用，目前工程上最先鋪開(kāi)的應用是物流里的標準件體積測量，相信未來(lái)這塊潛力巨大。

三、要全面替代人工目檢，機器視覺(jué)還有諸多難點(diǎn)有待攻破

1）光源與成像：機器視覺(jué)中優(yōu)質(zhì)的成像是第一步，由于不同材料物體表面反光、折射等問(wèn)題都會(huì )影響被測物體特征的提取，因此光源與成像可以說(shuō)是機器視覺(jué)檢測要攻克的第一個(gè)難關(guān)。比如現在玻璃、反光表面的劃痕檢測等，很多時(shí)候問(wèn)題都卡在不同缺陷的集成成像上。

2）重噪音中低對比度圖像中的特征提?。涸谥卦胍舡h(huán)境下，真假瑕疵的鑒別很多時(shí)候較難，這也是很多場(chǎng)景始終存在一定誤檢率的原因，但這塊通過(guò)成像和邊緣特征提取的快速發(fā)展，已經(jīng)在不斷取得各種突破。

3）對非預期缺陷的識別：在應用中，往往是給定一些具體的缺陷模式，使用機器視覺(jué)來(lái)識別它們到底有沒(méi)有發(fā)生。但經(jīng)常遇到的情況是，許多明顯的缺陷，因為之前沒(méi)有發(fā)生過(guò)，或者發(fā)生的模式過(guò)分多樣，而被漏檢。如果換做是人，雖然在操作流程文件中沒(méi)讓他去檢測這個(gè)缺陷，但是他會(huì )注意到，從而有較大幾率抓住它，而機器視覺(jué)在這點(diǎn)上的“智慧”目前還較難突破。