机器视觉检测系统的原理有哪些

2021-02-24 16:43:16

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随着时代变化，在许多不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;其中在大批量工业生产过程中，会存在用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高的弊端。

在这种情况出现的时候，机器视觉检测系统就会派上大用场了。

机器视觉检测设备

机器视觉检测系统的原理在于，它使用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格、不合格、有、无等，实现自动识别功能。

机器视觉的发展离不开前言科学技术的发展。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，其与不同学科的交汇应用也大大加快了这些学科的发展速度和应变能力。将AI应用于机器视觉行业，将使机器视觉能够具有超越现有解决方案的能力，胜任更具有挑战性的应用。5G通讯技术是如今这个社会大发展的一个重要机遇。机器视觉需要进行大量的数据的存储和交互，而对于这些数据来讲，通过5G技术将得到更有价值的挖掘和发挥。嵌入式视觉是机器视觉的一个方向。由于高计算能力、低价格且低功耗的处理器的出现，越来越多的计算机视觉应用可以在嵌入式系统上实现，由于市场需求广泛，森赛睿研发的嵌入式视觉的设备市场和微处理器市场均正获得高速发展。深度学习则为传统的机器视觉技术带来了希望，结合深度学习的优点则减少了开发机器视觉程序所需的时间。