機(jī)器視覺檢測(cè)的發(fā)展趨勢(shì)

2022-08-18 11:44:19 精質(zhì)視覺

　　隨著計(jì)算機(jī)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(jī)器視覺檢測(cè)也必將得到迅速的發(fā)展。

　　與其他提供定制化服務(wù)的視覺解決方案商不同，精質(zhì)視覺智能率先掀起提供標(biāo)準(zhǔn)化的機(jī)器視覺低代碼協(xié)同開發(fā)平臺(tái)。

　　因?yàn)闄C(jī)器視覺檢測(cè)方法的落地，需要很強(qiáng)的技術(shù)綜合能力和團(tuán)隊(duì)配合：硬件上包含相機(jī)、鏡頭、光源、工控機(jī)、GPU的選型和現(xiàn)場部署;軟件上包含2D視覺、3D視覺和深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)，同時(shí)要與電氣工程師的通訊聯(lián)調(diào)，機(jī)械工程師的圖紙?jiān)O(shè)計(jì)相配合，技術(shù)難度極高;在針對(duì)具體場景的整體解決方案，又無通用性可言，種種因素造成機(jī)器視覺應(yīng)用開發(fā)成本高、周期長、人效低的困局，大大限制了機(jī)器視覺的規(guī)?；瘧?yīng)用。

　　所以，精質(zhì)視覺在產(chǎn)品形態(tài)和商業(yè)模式上做了很多顛覆式創(chuàng)新，將傳統(tǒng)PC-Based的軟件形態(tài)，升級(jí)為云端SaaS形態(tài)，從而在行業(yè)內(nèi)大范圍積累數(shù)據(jù)，自研圖像自生成、圖像超分辨率等算法，完美支持小樣本開發(fā)，通過數(shù)據(jù)讓產(chǎn)品更加“傻瓜化”，方便工程師使用。

　　機(jī)器視覺表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中，圖像處理和分析算法是重要的內(nèi)容，通常的流程包括圖像的預(yù)處理、目標(biāo)區(qū)域的分割、特征提取和選擇及缺陷的識(shí)別分類。

　　精質(zhì)視覺自主研發(fā)深度學(xué)習(xí)引擎，只需標(biāo)注，即可把人工經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為AI算法，支持100+特征類型并行檢測(cè)，在表面缺陷檢測(cè)中，不同缺陷的種類復(fù)雜、同類缺陷的差異較大的難題迎刃而解，并且最快處理速度高達(dá)10ms，準(zhǔn)確率高達(dá)99%以上。

　　通過自動(dòng)化、智能化的表面缺陷檢測(cè)方法，分析缺陷產(chǎn)生的原因，不僅可以使得生產(chǎn)線的維護(hù)工作更具有針對(duì)性，有效降低維護(hù)成本和檢修成本。

　　同時(shí)，也能夠幫助企業(yè)更好地掌握產(chǎn)品質(zhì)量分布狀況，尋找質(zhì)量薄弱環(huán)節(jié)，降低產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)，形成生產(chǎn)和質(zhì)量提升的閉環(huán)控制。

　　但機(jī)器視覺表面檢測(cè)比較復(fù)雜，涉及眾多學(xué)科和理論，因此構(gòu)建機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)還要進(jìn)一步通過研究生物視覺機(jī)理來完善，使檢測(cè)進(jìn)一步向自動(dòng)化和智能化方向發(fā)展。