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强调精度和速度的机器视觉检测

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强调精度和速度的机器视觉检测

发布日期:2017-12-26 00:00 来源:http://www.cyxegg.com 点击:

    由于生产线运行速度较快,要求杂质分辨直径较小,用人工难以做到实时检测,事后抽样检测效率低下,且抽检后的产品仍然有存在瑕疵的可能。计算机的自动化,正好适合于快速实时地检测。正是基于机器视觉的技术,快速高效的检测出安全带表面存在的缺陷问题。


    大连机器视觉检测就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布、亮度和颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来识别图像的内容或控制现场的设备动作。


    过去十年中,图形处理器和并行运算领域取得的突破,使得卷积神经网络(简称CNN)成为可能。在深度学习的帮助下(尤其是随着卷积神经网络的发展),计算机的图像识别能力开始超越人类。由深度学习驱动的计算机视觉系统,渗透到生活的方方面面。目前,机器视觉技术在自动驾驶、医学诊断、保险索赔的破损评估、水位监测、农业生产等领域具有广泛的应用前景。


    比如通过更好地检测行人,深度网络提升了自动驾驶技术的安全性;保险公司可以用深度网络评估车辆受损的情况;应用在安保摄像头上时,CNN能帮助系统分析人群活动,让机场等公共领域更安全;深度学习技术还能预测农作物产量、监测降雨量、及时发现植物传染病。用于视觉任务的深读学习技术,在医疗领域同样有广阔前景:可以帮助专家更快地分析医学影像,还能在缺少医学影像专业人员时,提供一些关键信息——如疾病筛查、诊断、疾病监测、治疗效果等。


    使用机器视觉检测代替人工检测,机器视觉是在没有人工干预的情况下使用计算机来处理和分析图像信息并作出结论。机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度,与一般意义上的图像处理系统相比,机器视觉强调的是精度和速度,以及工业现场环境下的可靠性。


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