Koneen vision tarkastus: Tekniset periaatteet, sovellusskenaariot ja tulevat kehityssuuntaukset.

Keinotekoisen älykkyyden ja automaatiotekniikan nopeaan kehitykseen,konekisan tarkastus, tehokkaana ja tarkan tarkastusvälineinä, on yhä tärkeämpi rooli teollisuuden valmistuksessa, lääketieteellisessä diagnoosissa, turvallisuuden seurannassa ja muissa aloissa.Konekisan tarkastusSimuloi ihmisen visuaalista järjestelmää ja käyttää kameroita, antureita ja algoritmeja kohdeobjektien tunnistamiseen, löytämiseen, mittaamiseen ja arvioimiseen, tuotannon tehokkuuden ja tarkastustarkkuuden parantamiseen.

Koneen visiotarkastuksen tekniset periaatteet

1. Kuvan hankinta ja esikäsittely

Ensimmäinen askel konevisiotarkastuksessa on kuvan hankinta. Korkean resoluution kameroiden tai anturien kautta järjestelmä voi kaapata kohdeobjektien kuvatietoja. Kerättyihin kuviin vaikuttavat yleensä tekijät, kuten valaistus ja melu, joten esikäsittely vaaditaan. Yleisiä esikäsittelytekniikoita ovat harmaa, suodatus, reunan havaitseminen jne. Tarkoituksena on parantaa kuvanlaatua ja helpottaa sitä seuraavaa analyysiä.

2. Ominaisuuden poisto ja tunnistus

Kun kuvan esikäsittely on valmis, koneen näköjärjestelmä purkaa kuvan avainominaisuudet algoritmien kautta. Nämä ominaisuudet voivat olla muoto, väri, tekstuuri jne. Yleiset ominaisuuksien uuttamisalgoritmit sisältävät SIFT (asteikko-invariantin ominaisuusmuunnos), Hog (suuntautuneiden gradienttien histogrammi) jne. Uutetut ominaisuudet verrataan esikoulutettuun malliin kohdeobjektin tunnistamisen saavuttamiseksi.

3. Tietoanalyysi ja päätöksenteko

Koneen vision havaitsemisen ydin on tietoanalyysissä. Algoritmien, kuten syvän oppimisen ja hermoverkkojen, kautta järjestelmä voi syvästi analysoida poistettuja ominaisuuksia ja tehdä vastaavia päätöksiä. Esimerkiksi teollisuusvalmistuksessa konekohtainen järjestelmä voi määrittää, onko tuotteessa vikoja; Lääketieteen alalla järjestelmä voi auttaa lääkäreitä vaurion alueen tunnistamisessa.

4. Palaute ja hallinta

Koneen vision havaitsemisen perimmäinen tavoite on antaa palautetta tuotannosta tai päätöksentekoon. Yhdistämällä automatisoitujen laitteiden kanssa järjestelmä voi saavuttaa reaaliaikaisen ohjauksen. Esimerkiksi, kun tuotevika havaitaan, järjestelmä voi laukaista lajittelumekanismin automaattisesti pätevien tuotteiden poistamiseksi.