Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência e automação artificial,Inspeção da visão da máquina, como um meio de inspeção eficiente e preciso, está desempenhando um papel cada vez mais importante na fabricação industrial, diagnóstico médico, monitoramento de segurança e outros campos.Inspeção da visão da máquinaSimula o sistema visual humano e usa câmeras, sensores e algoritmos para identificar, localizar, medir e julgar objetos -alvo, melhorando bastante a eficiência da produção e a precisão da inspeção.
O primeiro passo na inspeção da visão de máquina é a aquisição de imagens. Por meio de câmeras ou sensores de alta resolução, o sistema pode capturar informações de imagem dos objetos de destino. As imagens coletadas são geralmente afetadas por fatores como iluminação e ruído, portanto, é necessário o pré -processamento. As técnicas comuns de pré -processamento incluem grisalho, filtragem, detecção de arestas, etc., o objetivo é melhorar a qualidade da imagem e facilitar a análise subsequente.
Após a conclusão do pré -processamento da imagem, o sistema de visão de máquina extrairá os principais recursos da imagem por meio de algoritmos. Esses recursos podem ser forma, cor, textura, etc. Os algoritmos de extração de recursos comuns incluem SIFT (transformação de recurso invariante em escala), HOG (histograma de gradientes orientados), etc. Os recursos extraídos serão comparados com o modelo pré-treinado para alcançar o reconhecimento do objeto alvo.
O núcleo da detecção de visão de máquina está na análise de dados. Através de algoritmos como aprendizado profundo e redes neurais, o sistema pode analisar profundamente os recursos extraídos e tomar decisões correspondentes. Por exemplo, na fabricação industrial, o sistema de visão de máquina pode determinar se o produto possui defeitos; Na área médica, o sistema pode ajudar os médicos a identificar a área da lesão.
O objetivo final da detecção da visão de máquina é fornecer feedback para a produção ou tomada de decisão. Através da ligação com o equipamento automatizado, o sistema pode obter controle em tempo real. Por exemplo, quando um defeito no produto é detectado, o sistema pode acionar automaticamente o mecanismo de classificação para remover produtos não qualificados.
