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                強調精度和速度的機器視覺檢測

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                強調精度和速度的機器視覺檢測

                發布日期:2017-12-26 00:00 來源:http://www.orduaksiyon.com 點擊:

                    由于生產線運行速度較快,要求雜質分辨直徑較小,用人工難以做到實時檢測,事后抽樣檢測效率低下,且抽檢后的產品仍然有存在瑕疵的可能。計算機的自動化,正好適合于快速實時地檢測。正是基于機器視覺的技術,快速高效的檢測出安全帶表面存在的缺陷問題。


                    大連機器視覺檢測就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是指通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置)將被攝取目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統,根據像素分布、亮度和顏色等信息,轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,進而根據判別的結果來識別圖像的內容或控制現場的設備動作。


                    過去十年中,圖形處理器和并行運算領域取得的突破,使得卷積神經網絡(簡稱CNN)成為可能。在深度學習的幫助下(尤其是隨著卷積神經網絡的發展),計算機的圖像識別能力開始超越人類。由深度學習驅動的計算機視覺系統,滲透到生活的方方面面。目前,機器視覺技術在自動駕駛、醫學診斷、保險索賠的破損評估、水位監測、農業生產等領域具有廣泛的應用前景。


                    比如通過更好地檢測行人,深度網絡提升了自動駕駛技術的安全性;保險公司可以用深度網絡評估車輛受損的情況;應用在安保攝像頭上時,CNN能幫助系統分析人群活動,讓機場等公共領域更安全;深度學習技術還能預測農作物產量、監測降雨量、及時發現植物傳染病。用于視覺任務的深讀學習技術,在醫療領域同樣有廣闊前景:可以幫助專家更快地分析醫學影像,還能在缺少醫學影像專業人員時,提供一些關鍵信息——如疾病篩查、診斷、疾病監測、治療效果等。


                    使用機器視覺檢測代替人工檢測,機器視覺是在沒有人工干預的情況下使用計算機來處理和分析圖像信息并作出結論。機器視覺的特點是自動化、客觀、非接觸和高精度,與一般意義上的圖像處理系統相比,機器視覺強調的是精度和速度,以及工業現場環境下的可靠性。


                機器視覺檢測


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