浅谈工业机器视觉中最佳的应用技术

作者:Tigervs    发布时间:2019-07-12    浏览量:

机器视觉系统是非接触式,高精度和自动化的一种应用在工业生产中的技术。与一般的图像处理系统相比,机器视觉强调了工业现场环境的准确性和速度,以及可靠性。机器视觉检测适用于大规模生产过程中的测量,检测和识别。例如,零件装配完整性,装配尺寸精度,零件加工精度,位置或角度测量,零件识别,特征或文字识别等。

机器视觉系统从问世至今历经多年的发展,几乎所有行业中机器视觉技术都得到广泛应用,为我们未来带来了巨大的市场发展空间,尤其是在这两年的AI人工智能、深度学习的推动下,机器视觉的行业中涌现了大批极具革命性的技术。

深度学习技术

深度学习技术

这可能是机器视觉深度学习成为真正的颠覆性技能的一年,并将在处理传统机器视觉无法处理的应用程序中发挥重要作用。深度学习机器视觉系统是一种技术,它使机器能够从大量数据表中学习。这意味着使用这种技术,机器不再(可以说)依赖于任务特定的算法。为了进一步解释,深度学习计划依靠神经网络(基于软件)来挑选他们在特定应用中所需的参数。从某种意义上说,他们有一个孩子般的学习过程; 他们通过选择标记为“好”或“坏”的大量图像来做到这一点。

超光谱成像

超光谱成像

随着短波红外(SWIR)技术的进步,现在可以“做一些工作,例如,通过复合航空公司的机翼发现内部缺点”,这适用于高 -速度机器视觉应用。

智能相机

智能相机

与传统算法和硬件结构分离的传统检测系统相比,客户更倾向于使用集成智能相机。主要原因是智能相机使用简单,易于安装,易于调试,能够承担一定的图像处理工作,对于一些比较简单的检测类工作,智能相机可以直接输出结果,从而减轻机器视觉系统的负载。

3D摄像头

3D摄像头

传统的视觉行业主要使用2D摄像头。但与需要深入信息的应用和检测相比,3D相机已得到广泛应用。虽然目前的3D相机仍然处于低速状态。它们对2D相机的额外平面深度信息更加方便。然而,由于3D相机的成本昂贵,因此将经常采用具有激光的2D相机。

与前几年的视觉市场相比,相关的摄像机和计算正在发生变化和升级。随着工业4.0革命的到来和工业需求的日益增加的困难,相关的摄像机和算法也在不同方面进行了认真的升级。例如,摄像机转向3D方向,算法更倾向于智能算法,机器学习需要相关算法等。

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