С быстрой разработкой технологий искусственного интеллекта и автоматизации,Инспекция машинного зрения, как эффективное и точное средство проверки, играет все более важную роль в производстве промышленного производства, медицинской диагностике, мониторингу безопасности и других областях.Инспекция машинного зренияСовредтно имитирует визуальную систему человека и использует камеры, датчики и алгоритмы для выявления, определения местоположения, измерения и суждения целевых объектов, значительно повышая эффективность производства и точность проверки.
Первым шагом в инспекции Machine Vision является получение изображения. Через камеры или датчики с высоким разрешением система может захватывать информацию об изображении целевых объектов. На собранные изображения обычно влияют такие факторы, как освещение и шум, поэтому требуется предварительная обработка. Обычные методы предварительной обработки включают седые, фильтрацию, обнаружение краев и т. Д. Цель состоит в том, чтобы улучшить качество изображения и облегчить последующий анализ.
После того, как предварительная обработка изображения будет завершена, система Machine Vision извлекает ключевые функции в изображении с помощью алгоритмов. Этими функциями могут быть форма, цвет, текстура и т. Д. Общие алгоритмы извлечения признаков включают SIFT (преобразование масштабной инвариант), HOG (гистограмма ориентированных градиентов) и т. Д. Извлеченные особенности будут сравниваться с предварительно обученной моделью для достижения распознавания целевого объекта.
Ядро обнаружения машинного зрения заключается в анализе данных. Благодаря алгоритмам, таким как глубокое обучение и нейронные сети, система может глубоко анализировать извлеченные функции и принимать соответствующие решения. Например, в промышленном производстве система машинного зрения может определить, имеет ли продукт дефекты; В области медицины система может помочь врачам в определении зоны поражения.
Конечной целью обнаружения машинного зрения является предоставление обратной связи для производства или принятия решений. Благодаря связи с автоматизированным оборудованием, система может достичь контроля в режиме реального времени. Например, когда обнаружен дефект продукта, система может автоматически запускать механизм сортировки для удаления неквалифицированных продуктов.
