机器视觉工业视觉检测发展的变化趋势

2022-08-17 08:00:00 精质视觉

　　标题：机器视觉工业视觉检测发展的变化趋势

　　如今时代发展迅猛，机器视觉工业视觉检测也有了很大的变化，具体变化趋势也从人工视觉转变为机器工业视觉。转变有以下几个点。

　　一.领域的改变：由人工质检过渡到机器视觉。

　　自动化的视觉检测开始慢慢代替人工检测，领域开始变大，不止是以前的流水线，还有医疗行业，汽车零部件，塑胶样件等领域，人工质检过渡到机器视觉工业检测。慢慢提高了工作的效率，增大了产品的质量。

　　二.空间维度的改变：2D转变为3D。

　　工业界基本都是三维的部件，而且二维成像毕竟是三维空间的实际情况的一种病态数据采集，所以目前围绕3D的各种检测、测量、机器人导引等项目层出不穷，这与计算机视觉的情况有异曲同工之处，结构光、ToF、双目等等技术各家公司也多如牛毛。

　　三.系统的实施因众多的原因而被约束

　　如果你问我机器视觉检查项目最重要的事情是什么，我肯定会说我可以得到一个高质量的图片。为了得到这样的图片，需要考虑的因素，如光源的选择，镜头，传感器，节奏，安装布局，自动化集成，环境因素，工件状态变化等。问题的哪一部分会影响你的图像质量，如果你没有足够好的照片，那么更强大的算法是无用的，因为生产线有很好的产率和节拍要求，整个视觉检测系统不是快速可靠的，那么您的错误检测率将非常高，这是无数制造商需要面对的问题。例如，我需要测试一个有几个孔的铝外壳的区域。当你的供应商给你一批和另一批，表面的颜色是不同的或不均匀的，然后等待。您将不可避免地停止新的参数并重新验证产品，这几乎是不可能避免的。

　　四.核心技术发展，算法更新的速度比硬件更新速度慢。

　　从系统的角度看，硬件正向移动嵌入式发展，软件智能程度远远不够。目前，计算机视觉领域中的深度学习神经网络在机器视觉领域中的应用很少。这是相对简单的。当目标对象多变，功能复杂，且样本数量不足时，就没有机会使用深度学习，或者应该回到传统的老路，然后考虑实时严格的要求，机器视觉是特殊的。我们需要一种新的智能，它通常用于大多数应用领域，无论是创新的，改进的还是集成的。