影響自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備效果的因素有哪些？

視覺檢測(cè)包含一些重要部件，光源，鏡頭，相機(jī)，圖像采集卡，數(shù)據(jù)傳輸，圖像處理和測(cè)量軟件等。隨著各個(gè)部件的性能的提升，機(jī)器視覺系統(tǒng)的能力也呈指數(shù)級(jí)增長。系統(tǒng)的復(fù)雜度取決于特定的應(yīng)用需求。選擇佳部件，不僅僅要考慮部件的性能能否滿足需求（比如分辨率，幀率，測(cè)量算法等），同時(shí)需要考慮系統(tǒng)終所處的環(huán)境條件。比如在工業(yè)領(lǐng)域，這些環(huán)境條件包含部件變化，移載，定位，處理接口，振動(dòng)，環(huán)境光，溫度，灰塵，油污，水，電磁輻射等。在極端惡劣條件下，有時(shí)候需要將機(jī)器視覺組件添加保護(hù)措施。典型的例子，有些相機(jī)需要在相對(duì)潔凈環(huán)境下使用。不過，通常情況下，工業(yè)環(huán)境是能夠滿足工業(yè)機(jī)的直接使用的。

機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)的核心—圖像處理技術(shù)

圖像分割

圖像分割就是按照應(yīng)用要求，把圖像分成各具特征的區(qū)域，從中提取出感興趣目標(biāo)。在圖像中常見的特征有灰度、彩色、紋理、邊緣、角點(diǎn)等。例如，對(duì)汽車裝配流水線圖像進(jìn)行分割，分成背景區(qū)域和工件區(qū)域，提供給后續(xù)處理單元對(duì)工件安裝部分的處理。

圖像分割多年來一直是圖像處理中的難題，至今已有種類繁多的分割算法，但是效果往往并不理想。近來，人們利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行圖像分割，其性能勝過傳統(tǒng)算法。

什么是機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)

機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)是指利用機(jī)器替代人眼對(duì)從進(jìn)行檢測(cè)和判斷的系統(tǒng)。機(jī)器視覺檢測(cè)是工程領(lǐng)域和科學(xué)領(lǐng)域中的一個(gè)非常重要的研究領(lǐng)域，它是一門涉及光學(xué)、機(jī)械、計(jì)算機(jī)、模式識(shí)別、圖像處理、人工智能、信號(hào)處理以及光電一體化等多個(gè)領(lǐng)域的綜合性學(xué)科，其能以及應(yīng)用范圍隨著工業(yè)自動(dòng)化的發(fā)展逐漸完善和推廣，其中圖像傳感器、CMOS和CCD攝像機(jī)、DSP、ARM嵌入式技術(shù)、圖像處理和模式識(shí)別等技術(shù)的快速發(fā)展，有力動(dòng)了機(jī)器視覺的發(fā)展。