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2022-08-17 08:00:00 精質視覺
標題：機器視覺工業(yè)視覺檢測發(fā)展的變化趨勢
如今時代發(fā)展迅猛，機器視覺工業(yè)視覺檢測也有了很大的變化，具體變化趨勢也從人工視覺轉變?yōu)闄C器工業(yè)視覺。轉變有以下幾個點。
一.領域的改變：由人工質檢過渡到機器視覺。
自動化的視覺檢測開始慢慢代替人工檢測，領域開始變大，不止是以前的流水線，還有醫(yī)療行業(yè)，汽車零部件，塑膠樣件等領域，人工質檢過渡到機器視覺工業(yè)檢測。慢慢提高了工作的效率，增大了產品的質量。
二.空間維度的改變：2D轉變?yōu)?D。
工業(yè)界基本都是三維的部件，而且二維成像畢竟是三維空間的實際情況的一種病態(tài)數(shù)據(jù)采集，所以目前圍繞3D的各種檢測、測量、機器人導引等項目層出不窮，這與計算機視覺的情況有異曲同工之處，結構光、ToF、雙目等等技術各家公司也多如牛毛。
三.系統(tǒng)的實施因眾多的原因而被約束
如果你問我機器視覺檢查項目最重要的事情是什么，我肯定會說我可以得到一個高質量的圖片。為了得到這樣的圖片，需要考慮的因素，如光源的選擇，鏡頭，傳感器，節(jié)奏，安裝布局，自動化集成，環(huán)境因素，工件狀態(tài)變化等。問題的哪一部分會影響你的圖像質量，如果你沒有足夠好的照片，那么更強大的算法是無用的，因為生產線有很好的產率和節(jié)拍要求，整個視覺檢測系統(tǒng)不是快速可靠的，那么您的錯誤檢測率將非常高，這是無數(shù)制造商需要面對的問題。例如，我需要測試一個有幾個孔的鋁外殼的區(qū)域。當你的供應商給你一批和另一批，表面的顏色是不同的或不均勻的，然后等待。您將不可避免地停止新的參數(shù)并重新驗證產品，這幾乎是不可能避免的。
四.核心技術發(fā)展，算法更新的速度比硬件更新速度慢。
從系統(tǒng)的角度看，硬件正向移動嵌入式發(fā)展，軟件智能程度遠遠不夠。目前，計算機視覺領
域中的深度學習神經網(wǎng)絡在機器視覺領域中的應用很少。這是相對簡單的。當目標對象多變，功能復雜，且樣本數(shù)量不足時，就沒有機會使用深度學習，或者應該回到傳統(tǒng)的老路，然后考慮實時嚴格的要求，機器視覺是特殊的。我們需要一種新的智能，它通常用于大多數(shù)應用領域，無論是創(chuàng)新的，改進的還是集成的。
機器視覺工業(yè)視覺檢測發(fā)展的變化趨勢大體就是這樣，也會隨著時間的推移，慢慢得到進步。但是有一點可以確定的是，機器視覺一定會取代人工視覺，生產質量也會大部分的提高。
