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机器视觉行业视觉检测发展之旅

发布时间:2022-04-14

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   如今,随着时代的快速发展,机器视觉的工业视觉检测也发生了很大的变化,具体的变化趋势也从人工视觉转变为机器的工业视觉。这种转变有以下几点。
     第一,从人工质检到机器视觉的转变。
     自动视觉检测开始慢慢取代人工检测,领域开始扩大,不仅在以前的流水线,在紧固件行业、汽车零部件、塑料样品等领域也是如此,人工质检过渡到机器视觉工业检测。逐步提高工作效率,提高产品质量。
     第二,空间维度的变化:从2D到3D。
     工业基本上是三维组件,毕竟二维成像是对三维空间实际情况的病态数据采集,所以围绕3D的各种探测、测量、机器人引导等项目层出不穷,行业内竞争力大大增强。

     第三,由于许多原因,该系统的实施受到限制
   如果说机器视觉检测项目中最重要的是什么,大家肯定会说能得到高质量的图片。要得到这样的画面,需要考虑的因素有:光源的选择、节奏、安装布局、镜头、传感器、自动化集成、环境因素、工件状态变化等等。问题是哪一部分会影响你的画质?如果没有足够好的图片,那么一个更强大的算法是没有用的,因为生产线有很好的生产力和节拍要求,而整个视觉检测系统又不快速可靠,那么错误检测率依旧会很高,这是一个大的问题。例如,需要测试一个有几个孔的铝壳区域。当供应商给到一批表面颜色不一样或者不均匀的产品,将不可避免地停止新参数并重新验证产品,这几乎是无法避免的。
   第四,随着核心技术的发展,算法更新速度慢于硬件更新速度。
   从系统的角度来看,硬件正在向移动嵌入式系统发展,软件智能化还远远不够。目前,计算机视觉领域的深度学习神经网络很少应用于机器视觉领域。这个比较简单。当函数复杂、目标对象多变、样本数量不足时,就没有机会使用深度学习,或者应该回到传统路径,考虑实时性的严格要求。机器视觉很特别。我们需要一种新的智能,这种智能通常用于大多数应用领域,无论是改进、集成还是创新。
   这是机器视觉行业视觉检测发展的总趋势,随着时间的推移会慢慢改善越来越完善。但有一点可以肯定,机器视觉肯定会取代人工视觉,使绝大部分的生产效率得到提升。

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