Med den snabba utvecklingen av konstgjord intelligens och automatiseringsteknik,Maskinvisionsinspektion, som ett effektivt och korrekt inspektionsmedel, spelar en allt viktigare roll i industriell tillverkning, medicinsk diagnos, säkerhetsövervakning och andra områden.MaskinvisionsinspektionSimulerar det mänskliga visuella systemet och använder kameror, sensorer och algoritmer för att identifiera, hitta, mäta och bedöma målobjekt, vilket förbättrar produktionseffektiviteten och inspektionsnoggrannheten kraftigt.
Det första steget i maskinvisionskontroll är bildförvärv. Genom högupplösta kameror eller sensorer kan systemet fånga bildinformation för målobjekt. De insamlade bilderna påverkas vanligtvis av faktorer som belysning och brus, så förbehandling krävs. Vanliga förbehandlingstekniker inkluderar grå, filtrering, kantdetektering etc., syftet är att förbättra bildkvaliteten och underlätta efterföljande analys.
När bildförbehandlingen är klar kommer maskinvisionssystemet att extrahera nyckelfunktioner i bilden genom algoritmer. Dessa funktioner kan vara form, färg, struktur, etc. Vanlig extraktionsalgoritmer inkluderar SIFT (skal-invariant funktionstransform), HOG (histogram för orienterade gradienter), etc. De extraherade funktionerna kommer att jämföras med den förtränade modellen för att uppnå erkännande av målobjektet.
Kärnan i maskinvisionsdetektering ligger i dataanalys. Genom algoritmer som djup inlärning och neurala nätverk kan systemet djupt analysera de extraherade funktionerna och fatta motsvarande beslut. I industriell tillverkning kan till exempel maskinsynssystemet avgöra om produkten har defekter; Inom det medicinska området kan systemet hjälpa läkare att identifiera lesionsområdet.
Det ultimata målet med maskinvisionsdetektering är att ge feedback för produktion eller beslutsfattande. Genom koppling med automatiserad utrustning kan systemet uppnå kontroll i realtid. Till exempel, när en produktfel upptäcks kan systemet automatiskt utlösa sorteringsmekanismen för att ta bort okvalificerade produkter.
