江苏龙网

  1. 首页 > 资讯 > 科技 > >

计算机视觉■推动计算机视觉和视觉AI发展的四大关键趋势( 五 )


计算机视觉■推动计算机视觉和视觉AI发展的四大关键趋势
文章图片

文章图片

二、工件位置的不一致性
一般做测量的项目 ， 无论是离线检测 ， 还是在线检测 ， 只要是全自动化的检测设备 ， 首先做的第一步工作都是要能找到待测目标物 。每次待测目标物出现在拍摄视场中时 ， 要能精确知道待测目标物在哪里 ， 即使你使用一些机械夹具等 ， 也不能特别高精度保证待测目标物每次都出现在同一位置的 ， 这就需要用到定位功能 ， 如果定位不准确 ， 可能测量工具出现的位置就不准确 ， 测量结果有时会有较大偏差 。
计算机视觉■推动计算机视觉和视觉AI发展的四大关键趋势
文章图片

文章图片

三、标定
一般在高精度测量时需要做以下几个标定：第一 ， 光学畸变标定(如果您不是用的软件镜头 ， 一般都必须标定);第二 ， 投影畸变的标定 ， 也就是因为您安装位置误差代表的图像畸变校正 ， 三物像空间的标定 ， 也就是具体算出每个像素对应物空间的尺寸 。
不过目前的标定算法都是基于平面的标定 ， 如果待测量的物理不是平面的 ， 标定就会需要作一些特种算法来处理 ， 通常的标定算法是解决不了的 。
此外有些标定 ， 因为不方面使用标定板 ， 也必须设计特殊的标定方法 ， 因此标定不一定能通过软件中已有的标定算法全部解决 。
计算机视觉■推动计算机视觉和视觉AI发展的四大关键趋势
文章图片

文章图片

四、物体的运动速度
如果被测量的物体不是静止的 ， 而是在运动状态 ， 那么一定要考虑运动模糊对图像精度(模糊像素=物体运动速度*相机曝光时间) ， 这也不是软件能够解决的 。
五、软件的测量精度
在测量应用中软件的精度只能按照1/2—1/4个像素考虑 ， 最好按照1/2 ， 而不能向定位应用一样达到1/10-1/30个像素精度 ， 因为测量应用中软件能够从图像上提取的特征点非常少 。
机器视觉的运动速度和测量精度在整个产品中占有重要的位置 ， 运动速度快慢以检测能力是成反比的 ， 运动越快检测的质量效果相对较差 ， 因此提高运动精度和检测细节很重要 。而且机器视觉易于实现信息集成 ， 是实现计算机集成制造的基础技术 。
计算机视觉■推动计算机视觉和视觉AI发展的四大关键趋势
文章图片

文章图片

使用机器视觉系统五个主要原因：
重复性——机器可以以相同的方法一次一次的完成检测工作而不会感到疲倦 。与此相反 ， 人眼每次检测产品时都会有细微的不同 ， 即使产品时完全相同的 。
精确性——由于人眼有物理条件的限制 ， 在精确性上机器有明显的优点 。即使人眼依靠放大镜或显微镜来检测产品 ， 机器仍然会更加精确 ， 因为它的精度能够达到千分之一英寸 。
速度机器能够更快的检测产品 。特别是当检测高速运动的物体时 ， 比如说生产线上 ， 机器能够提高生产效率 。
客观性——人眼检测还有一个致命的缺陷 ， 就是情绪带来的主观性 ， 检测结果会随工人心情的好坏产生变化 ， 而机器没有喜怒哀乐 ， 检测的结果自然非常可观可靠 。
成本——由于机器比人快 ， 一台自动检测机器能够承担好几个人的任务 。而且机器不需要停顿、不会生病、能够连续工作 ， 所以能够极大的提高生产效率 。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度 。在一些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；同时在大批量工业生产过程中 ， 用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高 ， 用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度 。


推荐阅读


上一篇：「方法」PCB线路板的优劣判断方法

下一篇：「暴利行业」又一“暴利行业”诞生，影响全国6亿人，连罗永浩都已入局！