什么是機器視覺檢測?視覺檢測技術的應用與優勢?2023-02-16 09:12
一、機器視覺系統
其應用范圍隨著工業自動化的發展逐漸完善和推廣,其中母子圖像傳感器、CMOS和CCD攝像機、DSP、ARM嵌入式技術、圖像處理和模式識別等技術的快速發展,有力地推動了機器視覺的發展。 機器視覺是一種比較復雜的系統。因為大多數系統監控對象都是運動物體,系統與運動物體的匹配和協調動作尤為重要,所以給系統各部分的動作時間和處理速度帶來了嚴格的要求。
工業機器視覺系統的工作過程主要如下: 1、當傳感器探測到被檢測物體接近運動至攝像機的拍攝中心,將觸發脈沖發送給圖像采集卡; 二、機器視覺相關技術 1、圖像采集技術——機器視覺的基礎 照明是影響機器視覺系統輸入的重要因素,其直接影響輸入數據的質量和應用效果。到目前為止,還未有哪種機器視覺照明設備能通用各種應用,因此在實際應用中,需針對應用選擇相應的照明設備以滿足特定需求。 光學攝像頭的任務就是進行光學成像,一般在測量領域都又專門的用于測量的攝像鏡頭,因為其對成像質量有著關鍵性的作用。 CCD( Charge Coupled Device) 攝像機及圖像采集卡共同完成對目標圖像的采集與數字化。目前 CCD,CMOS等固體器件的應用技術,線陣圖型敏感器件,像元尺寸不斷減小,陣列像元數量不斷增加,像元電荷傳輸速率也得到大幅提高。 用于機器視覺的圖像處理與分析方法的核心是,解決目標的檢測識別問題。當所需要識別的目標比較復雜時,就需要通過幾個環節,從不同的側面綜合來實現。 對目標進行識別提取的時候,首先是要考慮如何自動地將目標物從背景中分離出來。目標物提取的復雜性一般就在于目標物與非目標物的特征差異不是很大,在確定了目標提取方案后,就需要對目標特征進行增強。 隨著計算機技術、微電子技術以及大規模集成電路的發展,圖像信息處理工作越來越多地借助硬件完成,如 DSP 芯片、專用的圖像信號處理卡等。 軟件部分主要用來完成算法中并不成熟又較復雜或需不斷完善改進的部分。這一方面提高了系統的實時性,同時又降低了系統的復雜度。 三、機器視覺的應用與優勢1、機器視覺技術的應用范圍
自動視覺識別檢測目前已經用于產品外形和表面缺陷檢驗,如木材加工檢測、金屬表面視覺檢測、二極管基片檢查、印刷電路板缺陷檢查、焊縫缺陷自動識別等。 這些檢測識別系統屬于二維機器視覺,技術已經較為成熟,其基本流程是用一個攝像機獲取圖像,對所獲取的圖像進行處理及模式識別,檢測出所需的內容。
機器視覺主要用于醫學輔助診斷。首先采集核磁共振、超聲波、激光、X射線、γ射線等對人體檢查記錄的圖像,再利用數字圖像處理技術、信息融合技術對這些醫學圖像進行分析、描述和識別,最后得出相關信息,對輔助醫生診斷人體病源大小、形狀和異常,并進行有效治療發揮了重要的作用。
智能交通監控領域中,在重要的十字路口安放攝像頭,就可以利用攝像頭的快速拍照功能,實現對違章、逆行等車牌的車牌進行自動識別、存貯,以便相關的工作人員進行查看。 人工檢測法和橋檢車法都是依靠人工用肉眼對橋梁表面進行檢測,其速度慢,效率低,漏檢率高,實時性差,影響交通,存在安全隱患,很難大幅應用; 無損檢測包括激光檢測、超聲波檢測以及聲發射檢測等多種檢測技術,它們儀器昂貴,測量范圍小,不能滿足日益發展的橋梁檢測要求; 智能化檢測有基于導電性材料的混凝土裂縫分布式自動檢測系統和智能混凝土技術,也有最前沿的基于機器視覺的檢測方法。 導電性材料技術雖然使用方便,設備簡單,成本低廉,但是均需要事先在混凝土結構上涂刷或者埋設導電性材料進行檢測,而且智能混凝土技術還無法確定裂縫位置、裂縫寬度等一系列問題距實用化還有較長的距離; 而基于機器視覺的檢測方法是利用CCD相機獲取橋梁表觀圖片,然后運用計算機處理后自動識別出裂縫圖像,并從背景中分離出來然后進行裂縫參數的計算的方法,它具有便捷、直觀、精確、非接觸、再現性好、適應性強、靈活性高、成本低廉的優點,能解放勞動力,排除人為干擾,具有很好的應用前景。 據統計,混凝土橋梁的損壞有90%以上都是由裂縫引起的,因此對橋梁的健康檢測主要是對橋梁表觀的裂縫進行檢測與測量。 基于機器視覺的橋梁檢測技術主要包括三部分內容:橋梁表觀圖像的獲取技術、基于圖像的裂縫自動識別理論與算法以及基于圖像的裂縫寬度等病害程度定量化測量方法。 基于機器視覺的自動化、智能化檢測技術已經在道路、隧道上得到了成功應用,在橋梁上也得到了初步的應用,但主要集中在視線開闊的高空混凝土構件表觀圖像獲取技術上,在病害的自動識別方面仍停留在理論研究階段,還無法應用于實際工程當中。 針對量大面廣的混凝土梁體,智能化視頻橋梁檢測車進入理論與關鍵部件模型的研制階段,但是受到橋梁細小裂縫自動識別與清晰圖像快速化獲取難度大的限制,目前離達到實用化程度的要求還相距甚遠。 2、機器視覺技術的優勢 針對量大面廣的混凝土梁體 四、機器視覺未來發展趨勢機器視覺可以說是人工智能的最下層的基礎設施層, 在人工智能產業行業應用最主要幾個應用領域中,機器視覺的應用領域非常深、非常多,從整個產業鏈的全景圖來講,中國的人工智能產業處在快速的生態的構建期。 從整個機器視覺的領域來講,它是處在快速的重構期,通過市場分析來看,機器視覺并不是特別新興的領域,這從最早圖像處理衍生到現在,市場上有很多大的廠商對智能安防和交通做了很久的深耕,他們最開始不是做機器視覺、人臉識別起家的,在這幾個行業中很多廠商都處于并駕齊驅、快速發展階段。 2018年中國人工智能市場規模會超過406億,這個復合增長率會達到25.8%,增速是快于全球的整個增長率的。在市場結構上來講,也是存在著整體的情況。投資規模來講,在去年一年,從投資的整個額度包括投資筆數都呈快速增加的態勢,而且很多從事人工智能和機器視覺的企業數量也在快速地增加。 未來,通過人工智能方面利好的政策,在這四個領域會有比較大的機遇,安防、交通,金融,消費電子這是機器視覺領域重點關注的應用行業方向。 第一是現在巨頭做機器視覺,包括人工智能演進,他們都是呈開元化,這在中國來講比如華為,對他們來說開源的思路,到底開源怎么用,有很多理念上跟國外還是有一定的差距,很多開源做完代碼自己封裝自己用了,其實從整個思路來講,國外開源理念上是更先進的。當然有其背后的原因,很多企業基本上在提交人工智能代碼上走著開源化部署道路。 整個產業的演進方向,目前處在快速回報期。整個產業和產品技術演進會存在周期的波動,機器視覺領域以及計算機視覺,仍是處在快速的回報期,也就是說它的技術已經得到成熟,市場關注度也在快速地回升,它是未來能夠得到快速回報的重點產品和領域。 最后就是在目前中國整個市場發展,包括政府的規劃中,智慧城市這個話題又重新火熱起來了,很多年前建設了很多,但是發展都不是特別順利,現在隨著人工智能整個產業發展,這個動力和熱潮,主要原因就是技術實力能夠解決真正的剛需和真正的問題,在數據方面我們預測今年中國智慧城市建設數量超過500個,在整個智慧城市的產業定義上來講,機器視覺領域需求量特別大的,很多的包括智慧城市的定義就是說,什么叫智慧城市,就是攝象頭數量多少個,這是一個很剛性的標準,對智能,包括具備人臉識別功能攝象頭需求量未來是非常大的。 本文來源于網絡! 上一篇: 影響機器視覺檢測系統因素分析
下一篇: 機器視覺技術在各行業的應用
|