Mit der schnellen Entwicklung künstlicher Intelligenz und Automatisierungstechnologie,Inspektion für maschinelle VisionAls effiziente und genaue Inspektionsmittel spielt eine zunehmend wichtige Rolle bei der industriellen Herstellung, der medizinischen Diagnose, der Sicherheitsüberwachung und anderer Bereiche.Inspektion für maschinelle VisionSimuliert das menschliche visuelle System und verwendet Kameras, Sensoren und Algorithmen, um Zielobjekte zu identifizieren, zu lokalisieren, zu messen und zu beurteilen, wodurch die Produktionseffizienz und die Genauigkeit der Inspektion erheblich verbessert werden.
Der erste Schritt bei der Inspektion von Machine Vision ist die Bildaufnahme. Durch hochauflösende Kameras oder Sensoren kann das System Bildinformationen von Zielobjekten erfassen. Die gesammelten Bilder werden normalerweise von Faktoren wie Beleuchtung und Rauschen beeinflusst, sodass die Vorverarbeitung erforderlich ist. Zu den häufigen Vorverarbeitungstechniken gehören das Grauen, die Filterung, die Kantenerkennung usw., den Zweck, die Bildqualität zu verbessern und die anschließende Analyse zu erleichtern.
Nach Abschluss der Bildvorverarbeitung extrahiert das Machine Vision -System die wichtigsten Merkmale im Bild über Algorithmen. Diese Merkmale können Form, Farbe, Textur usw. sein. Häufige Merkmalextraktionsalgorithmen umfassen SIFT (skalierungsinvariante Merkmalstransformation), HOG (Histogramm orientierter Gradienten) usw. Die extrahierten Merkmale werden mit dem vorgebreiteten Modell verglichen, um die Erkennung des Zielobjekts zu erreichen.
Der Kern der Erkennung von Machine Vision liegt in der Datenanalyse. Durch Algorithmen wie tiefes Lernen und neuronale Netze kann das System die extrahierten Merkmale tief analysieren und entsprechende Entscheidungen treffen. In der industriellen Fertigung kann beispielsweise das Machine Vision System bestimmen, ob das Produkt Fehler hat. Im medizinischen Bereich kann das System Ärzte bei der Identifizierung des Läsionsbereichs unterstützen.
Das ultimative Ziel der Erkennung von Maschinenaufnahmen ist es, Feedback für die Produktion oder Entscheidungsfindung zu geben. Durch die Verknüpfung mit automatisierten Geräten kann das System eine Echtzeitsteuerung erreichen. Wenn beispielsweise ein Produktdefekt erkannt wird, kann das System den Sortiermechanismus automatisch zum Entfernen von nicht qualifizierten Produkten auslösen.
