工业相机-工业相机接口-瑞利光学(优质商家)

　　机器视觉检测技术的不断发展，有赖于技术人员的不懈努力及创新，可是现今机器视觉检测技术有哪些瓶颈呢?今后的发展方向又是怎样的呢?瑞丽光学机器视觉下面就给大家分析一下：

　　在机器视觉的智能图像处理技术的发展中，还存在不少技术瓶颈，如：

　　(1)稳定性：某种处理方法往往在研究和开发中表现良好，但在复杂多变的应用环境中，却不时地出现问题。例如人脸识别系统，在目标配合时识别率可高达95%以上，但在实际监控环境下，工业相机，识别率就会大大下降。

　　(2)实时性：如果图像的采集速度、处理速度较慢，再加上新近引入的深度学习类算法，加大了系统实时处理的难度，跟不上机器运行和控制的节奏。

　　(3)准确性：机器视觉系统要求图像识别和测量的准确性接近100%，任何微小的误差都有可能带来不可预测的后果。例如目标***的误差会使装配出来的设备不符合要求。

　　(4)系统能力：目前的嵌入式图像处理系统，存在芯片的计算能力不足，存储空间有限等问题，常常不能满足运算量较大的图像处理运算，如***网络的迭代运算，大规模矩阵运算等。

　　今后机器视觉中智能图像处理的发展主要体现在以下几个方面：

　　(1)算法：传统算法继续不断有所突破，新一波人工智能浪潮带来不少新的性能优良的图像处理算法，如深度学习(DL)，卷积***网络(CNN)，生成对抗网络(GAN)，等等。

　　(2)实时性：出现更多结构新颖、资源充足、运算快速的硬件平台支撑，例如基于多CPU、多GPU的并行处理结构的计算机，海量存储单元等。

　　(3)嵌入式：新的高速的信号处理器阵列，超大规模FPGA芯片。

　　(4)融合处理：从单图像传感器发展到多传感器(多视点)的融合处理，可更加充分地现场信息。还可融合多类传感器，如图像传感器、声音传感器、温度传感器等共同完对现场目标***、识别和测量。

　　总之，无论是“中国制造2025”还是“工业4.0”都离不开人工智能，离不开计算机视觉，而智能图像处理是机器视觉的核心技术，随着图像处理水平的不断提高，一定会有力推动机器视觉的迅速发展。

　　沃德普认为机器视觉技术是不断的发展的，工业自动化也不断的更新换代，产品检测需要不断的提升检测技术来提高产品质量。

　　这对于在质量控制方面检测物体颜色的微小变化非常重要，此外，彩色成像仪可用于检查颜色的正确与否。

　　彩色相机对于装配和检测应用非常重要，彩色像能够准确地识别目标物体，进行质量控制比灰度图像更容易地与图像相关联。一些缺陷检测应用中只有使用彩色视觉才可以进行。

　　使用彩色视觉可以增强材料的颜色响应，从而提高缺陷检测的灵敏度，进一步增强图像，突出难以看到的缺陷。

　　可以检测颜色的视觉系统更容易验证组件是否正确。事实上，有些检查任务，如检查线束中导线的颜色，工业相机价格，只能通过彩色成像技术来完成。其他任务，例如搜索沿着高速传输器移动的对象，也可以从颜色提供的额外信息中获益。

　　彩色视觉处理的一个主要优点是它可以检测并显示灰度成像无法实现的细微差别。当视觉系统捕获灰度图像时，它基于从256个灰度梯度中选择的单个值做出评估决策。当视觉系统捕获彩图像以进行评估时，工业相机分辨率，它可以使用的数据是灰度图像的三倍的。

　　检测系统可实现的功能 具体有三种功能：

　　1)整车数据查询与分析。整车数据查询是按整个车身进行查询，反映整个车身的情况。整车数据查询既可以按照车身的生产时间进行查询，也可以按照车身的编号进行查询。查询数据的列表可以采用多种排序方式：车身编号和点号、点号和车身编号、生产时间及生产班次等。数据的显示采用三种不同的底色来反映测量点制造误差的大小。

　　2)功能尺寸分析。功能尺寸分析是对一个车身的多个点进行综合评价。可以选择一定时间段生产的车身进行功能尺寸评价，也可以选取一定的车身编号段内的车身进行功能尺寸评价。***后在评价表中会列出车身编号、生产时间以及各功能尺寸，表中数据的显示可以按照选定的功能尺寸项进行排序。

　　3)统计功能。对整个生产线产品质量的检测数据统计可以分为月统计和年统计：对于每月逐日的产品进行数据统计，可以选择统计条件，如需要统计的月份、分歧格数目等。图表显示的形式可以是合格率也可以是日产量;年统计数目是根据月统计数目进行统计的，所以每个月的数据进行统计后，就会出现在年统计表格中。