机器视觉必备基础知识
机器视觉是一门学科技术,广泛应用于生产制造检测等工业领域,用来保证产品质量,控制生产流程,感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉是一门学科技术,广泛应用于生产制造检测等工业领域,用来保证产品质量,控制生产流程,感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
图像获取:光源、镜头、相机、采集卡、机械平台。图像处理与分析:工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面。判决执行:电传单元、机械单元。
在机器视觉检测中,传统的检测算法,底层逻辑在于,在指定区域找亮度、颜色差异,并据此来判断异物的大小或形状等,而伴随着工艺革新和缺陷检测新需求持续升级,传统的视觉检测算法在很多工艺段中已经不能满足视觉检测的新需求。
在工业领域的四大典型应用中,按照技术领域可划分为:检测、测量、定位、读码与识别。机器视觉系统具有高精度、可实现非接触测量、可长时间稳定工作等特点,在国内外工业领域均被广泛应用,提高了产品质量和生产线自动化程度。随着配套基础建设的完善,以及技术、资金的积累,各行各业对配置机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始出现。
随着人员管理的日益复杂化和管理成本的不断攀升,很多企业在产品检测时开始有意识地尝试用机器取代人工。而机器视觉恰恰是满足这种需求的理想选择。
由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基
软包锂离子电池生产工艺中,电池封装是非常重要的环节,使用高阻隔性的软包装材料将电芯内部与外部完全隔绝,使内部处于真空、无氧、无水的环境。机器视觉在封装技术中发挥着不可或缺的重要作用,机器视觉的导入提高了产品的封装质量、提高了产能和效率。
深度学习视觉系统,通过大量图像训练可进行系统的自我升级,在处理产品新的缺陷类型时,通过系统自动提取缺陷特征后再进行检测。而传统的视觉系统,依赖于成熟且透明的编程,在处理一致且批量化的产品时能够可靠地运行。两者之间存在明显的差异性。
随着深度学习技术在机器视觉领域的不断发展和普及,许多企业开始对其在各个场景的落地应用进行探索,大规模投入深度学习视觉系统的研发。作为国家高新技术企业之一,精质视觉凭借着丰富的技术储备和强大的产品研发能力,在众多企业中脱颖而出。
传统机器视觉技术与深度学习方法之间存在明确的权衡。传统机器视觉系统的性能和能效通过不断地优化已近成熟,已经可以适用于众多工业生产环境。但随着缺陷类型增多、缺陷种类复杂化,传统的机器视觉系统的应用程序变得难以编程。