高精度针孔检测设备
More >>
您所在的位置：精质视觉 > 新闻中心>机器视觉检测的发展趋势
2022-08-18 11:44:19 精质视觉
随着计算机技术、信息技术、电子技术、传感器技术和仿生技术等的发展，机器视觉检测也必将得到迅速的发展。
与其他提供定制化服务的视觉解决方案商不同，精质视觉智能率先掀起提供标准化的机器视觉低代码协同开发平台。
因为机器视觉检测方法的落地，需要很强的技术综合能力和团队配合：硬件上包含相机、镜头、光源、工控机、GPU的选型和现场部署;软件上包含2D视觉、3D视觉和深度学习算法开发，同时要与电气工程师的通讯联调，机械工程师的图纸设计相配合，技术难度极高;在针对具体场景的整体解决方案，又无通用性可言，种种因素造成机器视觉应用开发成本高、周期长、人效低的困局，大大限制了机器视觉的规模化应用。
所以，精质视觉在产品形态和商业模式上做了很多颠覆式创新，将传统PC-Based的软件形态，升级为云端SaaS形态，从而在行业内大范围积累数据，自研图像自生成、图像超分辨率等算法，完美支持小样本开发，通过数据让产品更加“傻瓜化”，方便工程师使用。
机器视觉表面缺陷检测系统中，图像处理和分析算法是重要的内容，通常的流程包括图像的预处理、目标区域的分割、特征提取和选择及缺陷的识别分类。
精质视觉自主研发深度学习引擎，只需标注，即可把人工经验转化为AI算法，支持100+特征类型并行检测，在表面缺陷检测中，不同缺陷的种类复杂、同类缺陷的差异较大的难题迎刃而解，并且最快处理速度高达10ms，准确率高达99%以上。
通过自动化、智能化的表面缺陷检测方法，分析缺陷产生的原因，不仅可以使得生产线的维护工作更具有针对性，有效降低维护成本和检修成本。
同时，也能够帮助企业更好地掌握产品质量分布状况，寻找质量薄弱环节，降低产品质量波动，形成生产和质量提升的闭环控制。
但机器视觉表面检测比较复杂，涉及众多学科和理论，因此构建机器视觉检测系统还要进一步通过研究生物视觉机理来完善，使检测进一步向自动化和智能化方向发展。
