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發(fā)布時(shí)間:2020-12-29 02:22  






觀點(diǎn)二:

   在各種缺陷檢測(cè)的應(yīng)用中,打光是個(gè)難點(diǎn)。如果獲得的圖片讓人看還要仔細(xì)斟酌才能給出結(jié)果,那么算法就太難做了。反之如果前期搞好打光,突出所要檢測(cè)的特征,算法并不是困難的東西。

   但是,注意這里有一個(gè)很?chē)?yán)重的但是。我并不是說(shuō)算法已經(jīng)夠好了,機(jī)器視覺(jué)和人類的差距還是非常巨大的!這里面差距就是智能。沒(méi)錯(cuò),智能相機(jī)距離智能兩個(gè)字,還很遠(yuǎn)。主要體現(xiàn)在:對(duì)于非預(yù)期的缺陷的識(shí)別。




在應(yīng)用中,往往是給定一些具體的缺陷模式,使用機(jī)器視覺(jué)來(lái)識(shí)別它們到底有沒(méi)有發(fā)生。但經(jīng)常遇到的情況是,許多明顯的缺陷,因?yàn)橹皼](méi)有發(fā)生過(guò),或者發(fā)生的模式過(guò)分多樣,而被漏檢。如果換做是人,雖然在操作流程文件中沒(méi)讓他去檢測(cè)這個(gè)缺陷,但是他會(huì)注意到,從而有較大幾率抓住它。

  當(dāng)前有許多智能相機(jī)供應(yīng)商,也有許多分析軟件供應(yīng)商,雖然各自發(fā)布的軟件算法各有特點(diǎn),其實(shí)用起來(lái)真的差不多,功能非常雷同。但都是按照固定的模式和步驟去處理相機(jī)獲得的圖片,從圖片上去分析某個(gè)預(yù)期中的特征,從而給出判別結(jié)果,沒(méi)有一家有革命性的智能算法。


因?yàn)閷?duì)于工廠而言,的是“受控”,我們可以接受有個(gè)別特殊的未發(fā)生過(guò)的缺陷被漏出,但必須知道有一些經(jīng)常發(fā)生的不可接受的缺陷一定能夠被發(fā)現(xiàn)。

   成本方面,機(jī)器視覺(jué)整體算起來(lái)比人工更劃算。一般的工廠都是四個(gè)班次,四個(gè)操作員的成本年均超過(guò)20萬(wàn)。而20萬(wàn)的成本,想要買(mǎi)一臺(tái)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備,基本上是可以解決的了。所以,我的答案是: 視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)短期內(nèi)不能完全取代人工目檢,主要原因是不夠智能。 但是對(duì)于工廠的質(zhì)量控制來(lái)講,機(jī)器視覺(jué)比人靠譜。




數(shù)據(jù)處理誤差

      圖像算法是引起視覺(jué)測(cè)量誤差的重要來(lái)源之一,其和圖像質(zhì)量共同決定著視覺(jué)測(cè)量的精度和穩(wěn)定性。

      玖瑞科技獨(dú)特的LOOKSMART視覺(jué)測(cè)量系列專利算法保證了由數(shù)據(jù)處理而產(chǎn)生的誤差較小,能夠滿足絕大部分客戶的需求。

精度分析

      視覺(jué)測(cè)量的精度是由硬件分辨力、標(biāo)定精度、圖像算法及測(cè)量條件來(lái)共同決定的。一般來(lái)說(shuō),測(cè)量條件是固定的,改善的空間有限,硬件分辨力和標(biāo)定精度有較大的改善空間,但受制于技術(shù)條件、項(xiàng)目預(yù)算等主客觀因素,在上述條件下如何取得符合條件的高清晰圖像是課題,其是精度高低的50%因素。




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