作者： 發(fā)布時間：2025-06-14 瀏覽次數(shù) :0
機器視覺是一種無接觸、無損傷的自動檢測技術(shù)，是實現(xiàn)設(shè)備自動化、智能化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光譜響應(yīng)范圍寬、可在惡劣環(huán)境下長時間工作和生產(chǎn)效率高等突出優(yōu)點。機器視覺檢測系統(tǒng)通過適當?shù)墓庠春蛨D像傳感器獲取產(chǎn)品的表面圖像，利用相應(yīng)的圖像處理算法提取圖像的特征信息，然后根據(jù)特征信息進行表面缺陷的定位、識別、分級等判別和統(tǒng)計、存儲、查詢等操作
機器視覺表面缺陷檢測系統(tǒng)基本組成主要包括圖像獲取模塊、圖像處理模塊、圖像分析模塊、數(shù)據(jù)管理及人機接口模塊。
機器視覺表面缺陷檢測主要包括2維檢測和3維檢測，前者是當前的主要表面缺陷檢測方式。
機器視覺在工業(yè)檢測、包裝印刷、食品工業(yè)、航空航天、生物醫(yī)學(xué)工程、軍事科技、智能交通、文字識別等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。工業(yè)檢測領(lǐng)域是機器視覺應(yīng)用中比重z大的領(lǐng)域，主要用于產(chǎn)品質(zhì)量檢測、產(chǎn)品分類、產(chǎn)品包裝等，如：零件裝配完整性檢測，裝配尺寸精度檢測，位置/角度測量，零件識別，PCB板檢測，印刷品檢測，瓶蓋檢測，玻璃、煙草、棉花檢測，以及指紋、汽車牌照、人臉、條碼等識別。表面質(zhì)量檢測系統(tǒng)是工業(yè)檢測的其重要的組成部分，機器視覺表面缺陷檢測在許多行業(yè)開始應(yīng)用，涉及鋼板、玻璃、印刷、電子、紡織品、零件、水果、木材、瓷磚、鋼軌等多種關(guān)系國計民生的行業(yè)和產(chǎn)品。
機器視覺表面缺陷檢測發(fā)展趨勢
隨著計算機技術(shù)、信息技術(shù)、電子技術(shù)、傳感器技術(shù)和仿生技術(shù)等的發(fā)展，機器視覺檢測方法也必將得到迅速的發(fā)展。技術(shù)和市場需求等因素決定了機器視覺表面缺陷檢測的發(fā)展趨勢為：
1、 研究更具魯棒性的圖像處理和分析算法，提高圖像處理的有效性和和執(zhí)行效率，降低算法的復(fù)雜度，提高識別的準確性。在在線檢測系統(tǒng)中，要特別注重實時性，視覺本身具有內(nèi)在的并行性，為此，還在要理論、算法和技術(shù)等多方面研究視覺并行計算，提高視覺計算的速度。同時，進一步研究算法性能的評價方法，以對算法的效率和性能作了科學(xué)、準確的刻化和評價。
2、 采用統(tǒng)一而開放的標準，構(gòu)建標準化、一體化和通用化的解決方案，標準化與個性化的進一步統(tǒng)一，研發(fā)可靠性高、維護性好、便于不斷完善和升級換代、網(wǎng)絡(luò)化、自動化和智能化更高的機器視覺系統(tǒng)是今后的發(fā)展趨勢。
3、MARR理論對計算機視覺發(fā)揮了巨大作用，其核心是將視覺理解為3D重建的過程。但是，從3D場景到2D圖像是一個多對一的映射，在映射的過程中損失了深度信息灰度是對場景的惟一的測量值，諸如光照、材料特性、朝向和距離等信息都無法反映成像中由于噪聲及環(huán)境等因素的干擾，都會使圖像產(chǎn)生失真。為此，需要研究視覺檢測新理論和新方法，如發(fā)展主動視覺、增強視覺系統(tǒng)的智能學(xué)習能力等。
4、從生物視覺得到啟發(fā)，吸收來自心理學(xué)、生理學(xué)等其他學(xué)科中生物視覺的z新研究成果，基于生物視覺機制為視覺檢測提供研究新思路，模仿生物視覺多尺度、層次性的視覺特點，結(jié)合視覺任務(wù)，引入先驗高級知識的指導(dǎo)，同時將機器視覺、機器聽覺、機器嗅覺、機器觸覺等多信息相互融合，突破單一視覺信息的局限性，也將成為機器視覺檢測的發(fā)展方向之一。
5、 研究完整3維場景重建方法。現(xiàn)有3維場景重建理論和算法基本都局限于對目標可視部分的重構(gòu)，如果用Marr視覺計算理論來說，還主要停留在2.5維表達上，這種表達僅提供了物體可見輪廓以內(nèi)的3維信息。如何恢復(fù)物體完整表面的信息，即包括物體表面不可見部分，是一個復(fù)雜但也亟待解決的問題。
機器視覺表面檢測比較復(fù)雜，涉及眾多學(xué)科和理論，機器視覺是對人類視覺的模擬，但是目前對人的視覺機制尚不清楚，盡管每一個正常人都是視覺專家，但難以用計算機表達自己的視覺過程，因此構(gòu)建機器視覺檢測系統(tǒng)還要進一步通過研究生物視覺機理來完善，使檢測進一步向自動化和智能化方向發(fā)展。
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