Kontrola wizji maszynowej: zasady techniczne, scenariusze aplikacji i przyszłe trendy rozwojowe.

Z szybkim rozwojem sztucznej inteligencji i technologii automatyzacji,Kontrola widzenia maszynowego, jako wydajny i dokładny sposób kontroli, odgrywa coraz ważniejszą rolę w produkcji przemysłowej, diagnozie medycznej, monitorowaniu bezpieczeństwa i innych dziedzinach.Kontrola widzenia maszynowegoSymuluje ludzki system wizualny i wykorzystuje kamery, czujniki i algorytmy do identyfikacji, lokalizacji, pomiaru i oceniania obiektów docelowych, znacznie poprawiając wydajność produkcji i dokładność kontroli.

Techniczne zasady kontroli wizji maszynowej

1. Akwizycja obrazu i przetwarzanie wstępne

Pierwszym krokiem w kontroli wizji maszynowej jest akwizycja obrazu. Za pośrednictwem kamer lub czujników o wysokiej rozdzielczości system może przechwytywać informacje o obrazie obiektów docelowych. Na zebrane obrazy zwykle wpływają czynniki takie jak oświetlenie i hałas, więc wymagane jest wstępne przetwarzanie. Typowe techniki wstępne obejmują szary, filtrowanie, wykrywanie krawędzi itp. Celem jest poprawa jakości obrazu i ułatwienie kolejnej analizy.

2. Ekstrakcja i rozpoznawanie funkcji

Po zakończeniu wstępnego przetwarzania obrazu system Vision Machine wyodrębni kluczowe funkcje na obrazie za pomocą algorytmów. Funkcje te mogą być kształt, kolor, teksturę itp. Wspólne algorytmy ekstrakcji funkcji obejmują SIFT (transformacja cech niezmiennych w skali), HOG (histogram zorientowanych gradientów) itp. Wyodrębnione funkcje zostaną porównane z modelem wstępnie wyszkolonym w celu osiągnięcia rozpoznawania obiektu docelowego.

3. Analiza danych i podejmowanie decyzji

Rdzeń wykrywania wizji maszynowej jest analiza danych. Dzięki algorytmom, takim jak głębokie uczenie się i sieci neuronowe, system może głęboko analizować wyodrębnione cechy i podejmować odpowiednie decyzje. Na przykład w produkcji przemysłowej system wizji maszynowej może ustalić, czy produkt ma wady; W dziedzinie medycyny system może pomóc lekarzom w identyfikacji obszaru zmiany.

4. Informacja zwrotna i kontrola

Ostatecznym celem wykrywania wizji maszynowej jest przekazanie informacji zwrotnych na temat produkcji lub podejmowania decyzji. Poprzez połączenie z zautomatyzowanym sprzętem system może osiągnąć kontrolę w czasie rzeczywistym. Na przykład, gdy wykryto wadę produktu, system może automatycznie wyzwolić mechanizm sortowania w celu usunięcia niekwalifikowanych produktów.