机器视觉检测技术原理概论及应用

　　一般认为机器视觉系统以肉眼为概念，应用于生产质量检测，这是可以理解的。很好地理解机器视觉, 自动视觉检测系统、工业摄像机、图像采集系统和图像处理系统，如果你想修改目前的制造质量检验程序，一定会给你很好的支持，并且肯定会帮助你产生一个关于它们是什么的一般概念。下面，我们将了解机器视觉检测技术原理概论及应用。

　　机器视觉检测应用

　　在制造业不断发展的今天，精密五金、电子、磁性产品、塑料橡胶制品、螺丝螺母、3C产品等行业不断扩大，需要大量的机器视觉检测系统。这有助于制造商在减少时间消耗的同时提高产量，同时降低负产品的比例。

　　机器视觉检测技术原理概论

　　1、嵌入式视觉技术

　　具有人工智能视觉处理功能的嵌入式可视化技术有望得到广泛的应用。“处理能力大大提高，内存变得非常便宜，”加德索夫特有限责任公司(Gardasoft LLC)北美副总裁约翰·梅尔瓦(John Merva)说。用户可以选择一个非常小的相机，并利用来自许多不同来源的云数据。当您将这些因素与机器学习结合到一个包中时，您就有了嵌入的远景。

　　2、深度学习技术

　　这可能是机器视觉深入学习成为真正颠覆性技能的一年，并将在处理传统机器视觉无法处理的应用程序方面发挥重要作用。ATS自动化公司的史蒂夫·沃德尔(SteveWardell)以疫苗测试为例。Wardell说：“我们在冷冻干燥的小瓶中检查疫苗，每次检查的结果差别很大，这取决于疫苗的干燥程度。”做一个经典的测试过程变得非常具有挑战性，因为在一个实际的例子中，一些粒子可能看起来非常类似于裂缝。

　　随着短波红外(SWIR)技术的发展，现在可以“做一些工作，例如，通过一家复合航空公司的翅膀来发现内部缺陷”，这是适合于高速机器视觉应用。

　　3、智能相机

　　与传统的将传统算法和硬件结构分开的检测系统相比，用户更倾向于使用集成智能相机。主要原因是智能相机使用简单，安装方便，调试方便，不受专业人员的排斥。

　　4、3D相机的流行

　　传统的视觉工业主要使用2D摄像机。但与需要深度信息的应用和检测相比，三维相机得到了广泛的应用。虽然目前的3D相机速度仍然很慢。他们更方便额外的平面深度信息从2D相机。然而，由于3D相机的成本很高，所以采用激光的2D相机将是较常用的方法。