機器視覺技術在實際應用中的優勢分析

機器視覺系統

機器視覺系統是指使用機器取代人眼進行各種測量和判斷。計算機視覺是工程和科學領域中非常重要的研究領域。它是一個全面的領域，包括光學、機械、計算機、模式識別、圖像處理、人工智能、信號處理和光電子集成。

其適用范圍隨著工業自動化的發展而逐步完善和促進。其中，母子圖像傳感器、CMOS及CCD攝像機、DSP、ARM嵌入式技術、圖像處理及模式識別技術的快速發展，有效地促進了人工視覺的開發。

計算機視覺是一個比較復雜的系統。由于大多數系統監視對象都是移動對象，因此系統和移動對象的相應調整動作尤其重要，這對系統各部分的動作時間和處理速度都有嚴格的要求。

在某些應用領域（如機器人、飛行物），對整個系統或系統的某些重量、體積和功耗有嚴格要求。

機器視覺系統的組成和工作流程完整的機器視覺系統包括照明源、光學鏡頭、CCD相機、幀抓取、圖像檢測軟件、監視器、通信單元等。

工業機器視覺系統的工作流程主要包括：



1、當傳感器檢測到檢測到的對象已接近相機的攝影中心時，傳感器將觸發脈沖發送到幀抓取器。

2、圖像捕捉板根據設定的時間表和延遲，分別向照明系統和相機發送開始脈沖。

3、將開始脈沖發送給相機，或者相機退出當前幀并重新開始新幀，或者在開始脈沖到達并檢測到開始脈沖后開始之前，相機處于待機狀態，相機開始。在開始新映像之前，新映像。啟用曝光組件（預先設置曝光時間）。另一個起始脈沖將發送到光源，光源的激活時間必須與相機的曝光時間一致。相機掃描以生成圖像。

4、幀抓取板接收信號，通過A/D轉換將模擬信號數字化，或直接從相機接收數字化的數字視頻數據。

5、幀抓取卡將數字圖像保存在計算機內存中。

6、計算機處理、分析和識別圖像以獲取檢測結果。

7、處理結果控制管線的行為，執行定位并糾正移動錯誤。

與機器視覺相關的技術

1、圖像獲取技術-機器視覺的基礎

圖像取得部一般由光源、透鏡、數碼相機、圖像取得卡構成。獲取過程可以在光源提供照明，數碼相機獲取對象物并轉換為圖像信號，最終通過圖像獲取卡發送給圖像處理的一部分的條件下簡單說明。

在設計圖像捕獲部分時，主要需要考慮與數碼相機、框架抓斗和光源相關的許多方面。



（1）光源照明

照明是影響機器視覺系統輸入的重要因素，直接影響輸入數據的質量和應用效果。到目前為止，沒有可用于各種應用程序的機器視覺照明設備。因此，在實際應用程序中，必須為應用程序選擇相應的照明設備，以滿足特定的需求。

根據照明方法，照明系統可以分為背光、前照燈、結構化燈光和閃光燈。其中，逆光是為了提高圖像的對比度，在光源和照相機之間配置測量對象物。前方照明是指將光源和照相機配置在被檢物的同一側，具有容易設置的優勢。

結構化光照明將陣列或線性光源投影到測量對象上，并根據其產生的失真解除對測量對象的三維信息的調制。閃光燈包括將高頻光脈沖照射到物體上，相機的拍攝要求與光源相同。

（2）光學照相機

光學相機的作用是執行光學成像。一般來說，在測量領域，它是一種用于測量的特殊相機鏡頭，因為它對圖像質量起著至關重要的作用。

應該注意的相機問題之一是失真。這需要使用相應的失真校正方法，目前已經開發了許多自動失真校正系統。

（3）CCD相機和框架抓斗

CCD相機（電荷耦合裝置）和圖像取得板共同完成目標圖像的取得和數字化。目前，CCD、CMOS等半導體器件和線性光柵圖形敏感器件的應用技術，不斷縮小像素尺寸，不斷增加光柵像素數，像素電荷傳遞率也大幅提高。

在基于PC的機器視覺系統中，幀抓取板是控制相機拍攝照片、完成圖像采集和數字化、調整整個系統的關鍵設備。

幀抓取程序直接確定相機接口（黑白、彩色、模擬、數字和其他格式）。

2、圖像處理與分析-機器視覺的核心

機器視覺圖像處理和分析方法的核心是解決目標檢測和識別問題。如果標識的目標更復雜，則它必須通過多個鏈接在不同方面實現全局。

識別和提取目標時，首先要考慮的是如何自動將目標與背景分離。目標挖掘的復雜性在于，目標對象和非目標對象的特性通常沒有太大差異。確定目標挖掘模式后，需要改善目標特性。

隨著計算機技術、微電子技術和大規模集成電路的發展，圖像信息處理越來越完善，如DSP芯片、特殊信號處理板圖像等硬件。

軟件部分主要用于完成算法不成熟、復雜或需要不斷改進的部分。一方面提高了系統的實時性能，同時減少了系統的xity。

圖像

機器視覺應用程序和優勢

1、機器視覺技術的應用范圍

（1）從產業試驗的觀點出發

在過去的幾十年中，機器視覺技術被廣泛使用，利用非接觸、快速、準確和強大的反視覺系統現場干擾在工業檢查中的優勢，帶來了巨大的經濟和社會利益。

自動目視識別檢查一直用于木材加工檢查、金屬表面目視檢查、基板檢查二極管檢測、電路基板故障檢查、自動焊錫故障識別等產品形狀及表面缺陷檢查。

這些檢測和識別系統屬于二維人工視覺，技術比較成熟。

（2）醫學領域的醫學應用

人工視覺主要用于醫療診斷。首先，核磁共振、超聲波、激光、X射線、γ收集用線等記錄的圖像。在檢查人體時，使用數字圖像處理技術和信息融合技術對這些醫用圖像進行分析、描述和識別然后最后獲取相關信息，使用數字圖像處理技術和信息融合技術對這些醫用圖像進行分析、描述和識別。幫助醫生診斷人類病原體的大小、形狀和異常，并進行有效的治療具有重要作用。

各種各樣的醫用圖像機器，取得有各種各樣的特性的生物體組織的圖像。例如，X射線反射骨組織，MRI圖像反射有機組織的圖像。醫生往往需要考慮骨骼和有機組織的關系，因此需要進行數字圖像處理。這項技術將兩個圖像適當地疊加在一起，以便于醫療分析。

（3）在交通監控領域的應用

在智能交通監控領域，只要在重要路口安裝攝像頭，就可以利用攝像頭的快速拍照功能，實現牌照等牌照的自動識別存儲、違法逆行登記等，讓相關人員將它們可視化。

（4）在橋梁檢修領域的應用

手動檢測方法和橋梁車輛檢測方法都依賴肉眼對橋梁表面的手動檢測。這是緩慢和低效的，并提高了檢測率降低、實時性能、交通影響和潛在的安全性。難以大規模應用的風險。

無損檢測包括激光測試、超聲測試、聲發射測試和其他測試技術。這些技術不能滿足儀器昂貴、測量范圍窄、電橋測試增大的要求。

智能檢測包括基于導電材料和智能混凝土技術的分布式自動混凝土裂縫檢測系統，以及基于機器視覺的前沿檢測方法。

導電材料技術，操作簡單，設備簡單，價格低廉，但檢測需要事先在混凝土結構物上涂裝或填充導電材料，智能混凝土技術無法確定一系列問題，如地點等。裂縫的。和裂縫的寬度，與實用性相去甚遠。更改還有很長的距離。

基于機器視覺的檢測方法是使用CCD攝像機獲取橋梁的表觀圖像，使用計算機自動識別裂縫圖像，從背景中分離出來，計算裂縫參數直觀準確它具有非接觸、可重復性強、適應性強、靈活性強、成本低、釋放勞動力、消除人員干擾和出色的應用前景。

據統計，90%以上的混凝土橋損傷是由裂縫引起的，因此橋梁的衛生檢查主要由橋梁表觀裂縫的檢測和測量構成。

基于機器視覺的橋梁檢測技術主要由三部分組成。電橋表觀成像技術，基于圖像的自動裂縫識別理論和算法，以及裂縫寬度和其他基于圖像的疾病程度的定量測量。

基于機器視覺的自動智能檢測技術很好地應用于道路和隧道，最初也適用于橋梁。自動識別系統尚處于理論研究階段，不適用于實際工程。

智能橋梁視頻檢測車輛以大、大支間混凝土桁架為目標，進入了主要構件理論和模型的開發階段，但由于小橋梁裂縫的自動識別難度和澄清難度的限制，圖像、要求還很遙遠。

2、機器視覺技術的優勢

1.效率：工業自動化的快速發展，大大提高了生產效率，提高了檢測效率的要求。手工檢查的效率在一定范圍內，不能大幅度改善。在裝配線的重復、機械化的檢查過程中，檢查人員容易疲勞，檢查效率降低。機器視覺可以更快地檢測產品，特別是在生產線上。在檢測高速移動的物體時，機器可以提高檢測效率，速度甚至達到手工操作的10-20倍。

2.精度：由于工作人員的物理限制，在產品檢測中使用放大鏡或顯微鏡也會受到主觀性的影響，精度不受保證。另外，每個檢查官的標準都有不同。這臺機器在精度上有明顯的優勢，它的精度可能達到千分之一英寸。另外，只要參數設定沒有差異，相同構成的多臺機器就能維持相同的精度，所以機器不會成為主觀控制的對象。

3.客觀性：手動檢測必然導致疲勞。同時，還有一個致命的缺陷，那就是情感所引起的主觀性。檢測結果根據檢查官的心情而變化。雖然我對機器沒有感情它使測試結果更加客觀可靠。

4.重現性：機器可以不累地多次進行同樣的檢查工作。不僅如此，長時間的手工反復檢查無疑會引起疲勞，即使產品完全相同，每次檢查產品都會有微妙的差異。

5.環境：機器視覺系統通過圖像捕獲設備將目標轉換為圖像信號，發送給專用的圖像處理系統。在工件的測量工序中，由于不需要接觸工件，在適應嚴酷、危險的生產環境的同時，可能會對工件造成接觸損傷。另一方面，手工作業無法應對嚴酷的環境，檢查時會對工件造成接觸損傷，因此需要進行工件的接觸檢測。

6.對成本計算機視覺的初始投資會很高，但它是一次性投資，是長期結果。隨著機器視覺的快速發展，價格會逐漸下降，但手動檢查需要長期投資勞務費呈上升趨勢。因為機器的檢測效率遠遠高于人類，所以從長期來看機器視覺的成本會很低。

7.信息集成：機器視覺可以通過多種檢測方法測量同時檢測產品的輪廓、尺寸、外觀缺陷、產品高度和其他技術參數。手工檢查雖然檢查內容不同，但只能通過多個工作站的配合和協調完成，每個員工的檢測標準都不同，因此容易發生誤檢測。

8.掃描：機器視覺工作過程中測量的數據可以獨立或通過網絡連接復制。這對生產過程的統計和分析很有用。同時，您也可以導出指定的數據并在發現后輸出報表，而無需手動逐個添加。毫無疑問，這遠遠優于手動檢測數據統計。

一般來說，與手動檢查相比，機器視覺系統具有自動化、客觀性、非接觸、高精度的特性。特別是在工業生產領域，機器視覺系統強調生產的精度和速度，以及在工業領域環境中的可靠性。它在重復和機械作業中有很大的應用價值，對企業來說很重要。實現自動生產的一步。

機器視覺今后的發展動向

機器視覺可以說是人工智能最底層的基礎架構層。在人工智能行業最重要的應用領域中，機器視覺的應用領域非常深，有很多。從整個產業鏈全景看，我國人工智能產業正處于快速生態系統構建時期。

從計算機視覺的全領域觀點來看，它處于一個快速重建的時代。從市場分析的角度來看，計算機視覺不是一個特別新的領域。這是從之前的初始圖像處理派生出來的。市場上有很多優秀的制造商。他們長期以來深深地參與了智能安全和運輸。他們沒有從計算機視覺和面部識別開始。這些行業的許多制造商都處于快速發展階段。

2018年，中國人工智能市場規模將超過406億，這一復合增長率將達到25.8%，比全球整體增速還要快。關于市場結構，也有整體情況。關于投資規模，去年包括投資交易件數在內的總投資額急劇增加，從事人工智能和機器視覺的企業也急劇增加。

未來，令人滿意的AI策略將在這四個領域產生相對較大的機遇。安全、運輸、金融和家用電器是計算機視覺領域的重點應用產業。

第一，巨人執行著包括人工智能進化在內的機器視覺。它們都在新時代。它像華威一樣在中國。對他們來說，開源的想法，開源的使用方法，和外國還有很多不同的概念。有幾個不一致。許多開源代碼都是打包的，單獨使用。事實上，作為一種普遍的想法，外國開源的概念更為先進。當然，這是有原因的。許多公司基本上通過發送AI代碼來推進開源部署渠道。

整個行業的發展方向，目前正處于快速逆轉時期。整個行業以及產品技術的發展都有周期性的波動，機器視覺和電腦視覺領域仍處于快速復蘇期，意味著技術成熟，市場關注快速復蘇。快速反饋的產品和關鍵領域。

最后，在包括政府計劃在內的整個中國市場目前的發展中，智能城市的話題再次升溫。很多建筑都是在很多年前建造的，但是開發并不是特別順利。目前，隨著整個人工智能行業的發展、這一動力和熱潮，主要原因是技術力量能夠解決實際的嚴格需求和實際問題。數據方面，今年中國智能城市數量預計將超過500。從整個智能城市的產業定義角度來看，在人工視覺領域的需求特別大。是的，很多定義都包括智能城市。也就是說，智能城市是相機的數量。這是一個非常嚴格的標準。今后，以帶面部識別功能的照相機為首的智能照相機的需求會變得非常高。

西安德伍拓自動化傳動系統有限公司在機器視覺領域擁有10多年的項目項目開發經驗，在機器視覺的應用領域上有著不少成功的案例和解決方案。公司自成立以來一直以來致力于機器視覺產品的生產、開發、應用以及銷售，為客戶提供整體機器視覺解決方案及服務，把機器視覺技術應用到智能生產中。