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【数智化】技术赋能-智慧工厂|浅尝机器视觉
来源:雷火电竞体育 作者:雷火平台

  导读:在目前人工智能产业领域,机器视觉的产业应用比重要远远大于其他方向,这究竟是为什么。机器视觉在工业界又是怎么进行产业赋能的。今天让我们一探机器视觉的奥秘。

  视觉是人类强大的感知方式,它为人们提供了关于周围环境的大量信息,使人们能有效地与周围环境进行交互。据统计,人类从外界接收的各种信息中80%以上是通过视觉获得的,人类有50%的大脑皮层参与视觉功能运转。

  视觉对于多数动物来说有着至关重要的意义。计算机视觉方面的知名学者李飞飞这样描述:眼睛、视觉、视力是动物最基本的东西。比如螳螂虾的眼睛能探测到偏振光。人眼以及普通相机只能感受到光的强度信息而不能探测到光的偏振信息。澳大利亚昆士兰大学的研究人员发现,螳螂虾的复眼(见图1-1)能探测到偏振光。根据生物医学及光学方面的理论知识,生物组织特性与偏振信息有关,所以螳螂虾的眼睛是能够“诊断”出生物组织的病变的 。此外,蜻蜓等昆虫具有复眼结构(见图1-2),蜘蛛有很多只眼睛,青蛙的眼睛只能看到动态场景,狗对色彩信息的分辨能力极低。

  机器视觉是机器(通常指数字计算机)图像进行自动处理并报告 “ 图像是什么” 的过程,也就是说它用于识别图像中的内容,比如自动目标识别。

  机器视觉一般以计算机为中心,主要由视觉传感器、高速图像采集系统及专用图像处理系统等模块组成。

  根据David A. Forsyth和Jean Ponce的定义,计算机视觉是借助于几何、物理和学习理论来建立模型,从而使用统计方法来处理数据的工作。它是指在透彻理解相机性能与物理成像过程的基础上,通过对每个像素值进行简单的推理,将多幅图像中可能得到的信息综合成相互关联的整体,确定像素之间的联系以便将它们彼此分割开,或推断一些形状信息,进而使用几何信息或概率统计计数来识别物体。

  从系统的输入输出方式考虑,机器视觉系统的输入是图像或者图像序列,输出是一个描述。进一步讲,机器视觉由两部分组成:特征度量与基于这些特征的模式识别。

  机器视觉与图像处理是有区别的。图像处理的目的是使图像经过处理后变得更好,图像处理系统的输出仍然是一幅图像,而机器视觉系统的输出是与图像内容有关的信息。图像处理可分为低级图像处理、中级图像处理和高级图像处理,处理内容包含图像增强、图像编码、图像压缩、图像复原与重构等。

  虽然人类视觉最擅长于对复杂、非结构化的场景进行定性解释,但机器视觉则凭借速度、精度和可重复性等优势,擅长于对结构化场景进行定量测量,举例来说,在生产线上,机器视觉系统每分钟能够对数百个甚至数千个元件进行检测。配备适当分辨率的相机和光学元件后,机器视觉系统能够轻松检验小到人眼无法看到的物品细节特征。

  另外,由于消除了检验系统与被检验元件之间的直接接触,机器视觉还能够防止元件损坏,也避免了机械部件磨损的维护时间和成本投入。通过减少制造过程中的人工参与,机器视觉还带来了额外的安全性和操作优势。此外,机器视觉还能够防止洁净室受到人为污染,也能让工人免受危险环境的威胁。

  机器视觉检测拥有提高生产柔性和自动化程度的特点,有非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出的优点;并且能够避开危险工作环境或是解决人工视觉难以满足的场合。

  自动视觉识别检测目前已经用于:产品外形和表面缺陷检验。如金属表面视觉检测、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别、木材加工检测、二极管基片检查等。

  这些检测识别系统属于二维机器视觉,技术已经较为成熟,其基本流程是用一个摄像机获取图像,对所获取的图像进行处理及模式识别,检测出所需的内容。

  在消费电子领域,以PCB/FPC AOI检测、零部件及整机外观检测、装配引导等应用为主,并呈现出越来越多的新的应用场景。

  传统的人工目测的弊端在前文中提及,所以机器视觉PCB检测系统,有效防止缺陷电路板返修或废弃的现象,能够让操作者得到及时的反馈,对于提高生产率和良率具有重要的现实意义。

  物体分拣应用,是建立在识别、检测之后的一个环节,通过机器视觉系统将图像进行处理,结合机械臂的使用实现产品分拣。

  汽车制造质量引入机器视觉检测非接触测量技术,解决了依靠三坐标测量时效率低、时间长、数据严重不足的情况;

  逐步发展成固定式在线测量站,与机器人柔性在线测量站等在线测量系统,可严格监控车身尺寸波动,提供数据支持。

  除传统三坐标测量、激光在线测量外,蓝光扫描测量、表面缺陷测量等视觉测量 方法可进行更加精细地测量;

  对车身基本特征尺寸、车体装配效果、缺陷等提供 高精度监控。多种监控测量手段互相结合,确保生产零件零缺陷、整车制造高质量。

  食品包装是食品质量的重要保障,所使用的包装与容器的规范,是保护食品在流通过程中避免受污染,提升品质的重要一环。

  机器视觉在食品包装领域适用范围广泛,可用于检测容器的分类,如形状、尺寸、密度,以及液体的测量、标签、盒盖的完整性。被检测的包装形状不限,如包装盒/箱、金属箱、广口瓶、罐装、桶装等。

  制药企业生产药品的过程,更是直接关乎生命健康问题,微小的缺陷也不容忽视。

  机器视觉在药品包装、质量检测及控制等多个方面有广大作为:数粒、药品残缺和断片、打码、加装说明书等检测环节;

  机器视觉检测在生产药品质量问题上,能够做到稳定且精确,检测内容也比较丰富;同时能够满足变换包装产品需求的外观规范;助力医药行业加 快现代化、智能化进程。

  通过机器视觉处理、分析、理解图像,在识别各类繁多的对象和目标的功能非常强大。最典型的图像识别——二维码。

  小小的载体,里面储存着诸多商用数据,并且能够对产品进行管理追溯。在机器视觉是被技术不断地提高,各类材质的二维码、条形码都变得非常容易识别读取与检测。

  人工智能技术应用于视频/监控领域,可以对结构化的人、车、物等视频内容信息进行快速检索、查询。

  它是利用光学技术和计算机技术,把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。这是实现文字高速录入的一项关键技术。

  通过计算机算法对图像的处理,实现了针对陈旧、破损的老照片进行修复还原,还有目前各类美化效果、变化效果的拍照软件的应用,受到越来越多用户的青睐。

  通过算法对图像的处理及大批量训练数据得到的样本库,针对设定目标进行比对识别及追踪,目前人脸识别,安全设施缺少检测,人流量监控,动态路线追踪及推算等均可使用该技术实现。

  国内机器视觉目前处于快速成长期,已是继美、日之后的第三大机器视觉领域应用市场。机器视觉作为自动化界高智能化产品,未来具有巨大的发展潜力,也是工业发展的必然趋势。

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