機器視覺檢測技術(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。在圖像中常見的特征有灰度、彩色、紋理、邊緣、角點等。例如，對汽車裝配流水線圖像進行分割，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)絡的深度學習方法進行圖像分割，其性能勝過傳統(tǒng)算法。

機器視覺檢測與人工檢測的優(yōu)勢對比

在科技不斷發(fā)達的今天，機器視覺檢測是現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中十分普遍的, 機器視覺能夠更好的檢測出生產(chǎn)流程中的錯誤，能夠?qū)a(chǎn)品的質(zhì)量問題更好的檢測出來，提高工業(yè)生產(chǎn)的效率和生產(chǎn)的自動化程度，并且將工業(yè)生產(chǎn)的度提高，使得工作的進程加快，節(jié)省時間，而人工視覺檢測卻失誤率較高。在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，很多人都不看好人工視覺檢測，因為人肉眼會疲憊，瞬間的疲憊可能就會造成一個重大的損失。

　磁瓦視覺檢測設備的優(yōu)點:速度快，精度高，24小時重復性工作

　盡管人類擅長視覺對于復雜的定性解釋和非結(jié)構(gòu)化場景,但機器視覺與速度、精度、的優(yōu)點,可以重復的工作,一天24小時擅長定量測定的結(jié)構(gòu)化場景,例如,在生產(chǎn)線上,機器視覺系統(tǒng)每分鐘成百上千的組件進行測試。磁瓦視覺檢測設備配備了相機和正確分辨率的光學元件，可以很容易地檢查人眼看不到的小物體的細節(jié)。

影響自動化檢測設備效果的因素有哪些？

環(huán)境光：日用濾光片一定程度上可以避免受環(huán)境光的影響，它可以改變光線進入傳感器的信息。通過使用高亮度調(diào)制光源，減少傳感器曝光時間和減小光圈，環(huán)境光的影響可以減到小。使用紅外等波長的相機來測量可以減少可見光的影響。

工業(yè)自動化為什么要使用機器視覺檢測系統(tǒng)？

速度和成本，機器能夠更快的檢測產(chǎn)品。特別是當檢測高速運動的物體時，比如說生產(chǎn)線上，機器能夠提高生產(chǎn)效率。由于機器比人快，一臺自動檢測機器能夠承擔好幾個人的任務。