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機(jī)器視覺(jué)對(duì)鋰電池極片檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)：

　　　 (l)準(zhǔn)確率高:可準(zhǔn)確識(shí)別涂布刮痕、極片殘損、極耳焊接不對(duì)稱(chēng)等現(xiàn)象，準(zhǔn)確率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于人眼檢測(cè)。

　　　 (2)具有客觀重復(fù)性:排除了電池檢測(cè)結(jié)果受檢測(cè)人員主觀意愿、情緒、視覺(jué)疲勞等人為因素的影響，可信度高。

　　　 (3)速度快、、成本低:用人眼觀察時(shí)檢測(cè)數(shù)量能達(dá)到15/min，而用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)時(shí)能達(dá)到60個(gè)/min，大大提高了生產(chǎn)率，同時(shí)也節(jié)約了人力成本。

　　　 另外研究機(jī)器視覺(jué)在電池檢測(cè)中的應(yīng)用可以在將來(lái)實(shí)現(xiàn)將處理軟件脫離PC而移植到獨(dú)立的設(shè)備，例如工業(yè)相機(jī)、DSP芯片，從來(lái)減小設(shè)備占用面積，便于安裝，而且適合在狹小的環(huán)境中工作，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人難以觀察到的部分進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

工業(yè)4.0、智能制造、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等概念的深入推廣與逐步落地，極大動(dòng)了運(yùn)動(dòng)控制產(chǎn)品在工業(yè)以太網(wǎng)、模塊化及分布式伺服驅(qū)動(dòng)器、深度軟件開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域的發(fā)展。未來(lái)，運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)將跟隨全球智能化潮流，走上一條的發(fā)展道路?！　?/p>

當(dāng)前，電子產(chǎn)業(yè)鏈的范圍比較廣泛，除了智能手機(jī)，還有平板電腦、可穿戴產(chǎn)品、智能傳感器、物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和其他新興的消費(fèi)電子產(chǎn)品。這些電子產(chǎn)品的需求會(huì)對(duì)上游的機(jī)械設(shè)備產(chǎn)生強(qiáng)大的拉動(dòng)作用，運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)等自動(dòng)化產(chǎn)品作為這些設(shè)備中關(guān)鍵的核心零部件，必然會(huì)走向智能升級(jí)的道路。

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在布匹的生產(chǎn)過(guò)程中，像布匹質(zhì)量檢測(cè)這種有高度重復(fù)性和智能性的工作只能靠人工檢測(cè)來(lái)完成，在現(xiàn)代化流水線后面常常可看到很多的檢測(cè)工人來(lái)執(zhí)行這道工序，給企業(yè)增加巨大的人工成本和管理成本的同時(shí)，卻仍然不能保證檢驗(yàn)合格率（即“零缺陷”）。對(duì)布匹質(zhì)量的檢測(cè)是重復(fù)性勞動(dòng)，容易出錯(cuò)且效率低。流水線進(jìn)行自動(dòng)化的改造，使布匹生產(chǎn)流水線變成快速、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、的流水線。在流水線上，視覺(jué)檢測(cè)，所有布匹的顏色、及數(shù)量都要進(jìn)行自動(dòng)確認(rèn)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“布匹檢測(cè)”）。采用機(jī)器視覺(jué)的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)完成以前由人工來(lái)完成的工作。在大批量的布匹檢測(cè)中，用人工檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化程度。

特征提取辨識(shí)一般布匹檢測(cè)（自動(dòng)識(shí)別）先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標(biāo)準(zhǔn)圖像，在此基礎(chǔ)上設(shè)定一定標(biāo)準(zhǔn)；然后拍攝被檢測(cè)的圖像，再將兩者進(jìn)行對(duì)比。但是在布匹質(zhì)量檢測(cè)工程中要復(fù)雜一些：1． 圖像的內(nèi)容不是單一的圖像，每塊被測(cè)區(qū)域存在的雜質(zhì)的數(shù)量、大小、顏色、位置不一定一致。2． 雜質(zhì)的形狀難以事先確定。3． 由于布匹快速運(yùn)動(dòng)對(duì)光線產(chǎn)生反射，圖像中可能會(huì)存在大量的噪聲。4． 在流水線上，對(duì)布匹進(jìn)行檢測(cè)，有實(shí)時(shí)性的要求。由于上述原因，圖像識(shí)別處理時(shí)應(yīng)采取相應(yīng)的算法，提取雜質(zhì)的特征，進(jìn)行模式識(shí)別，實(shí)現(xiàn)智能分析。

Color檢測(cè)一般而言，從彩色CCD相機(jī)中獲取的圖像都是RGB圖像。也就是說(shuō)每一個(gè)像素都由紅（R）綠（G）籃（B）三個(gè)成分組成，來(lái)表示RGB色彩空間中的一個(gè)點(diǎn)。問(wèn)題在于這些色差不同于人眼的感覺(jué)。即使很小的噪聲也會(huì)改變顏色空間中的位置。所以無(wú)論我們?nèi)搜鄹杏X(jué)有多么的近似，在顏色空間中也不盡相同。基于上述原因，我們需要將RGB像素轉(zhuǎn)換成為另一種顏色空間CIELAB。目的就是使我們?nèi)搜鄣母杏X(jué)盡可能的與顏色空間中的色差相近。

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美國(guó)加利福尼亞大學(xué)伯克利分校的研究人員發(fā)現(xiàn)，人類(lèi)有一個(gè)可稱(chēng)為“整體逼真度感知”的視覺(jué)機(jī)制，決定了人類(lèi)如何區(qū)分現(xiàn)實(shí)世界、虛擬世界或人造世界的物體和人。研究主要作者、該校心理學(xué)博士后阿利森·萊布說(shuō)，這種獨(dú)特的視覺(jué)機(jī)制使人們可以在僅僅250毫秒（0.25秒）內(nèi)判斷出眼前是活生生的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景還是模擬的，也有助于人們判斷一個(gè)場(chǎng)景中的整體活動(dòng)情況。

研究人員對(duì)68名視力正常的健康成年人進(jìn)行測(cè)試。他們向?qū)嶒?yàn)對(duì)象隨機(jī)出示一組人、動(dòng)物和物體的圖像，其中包括冰淇淋、穿襯衣的豚鼠、曲棍球運(yùn)動(dòng)員、猛犸象雕像、載有玩具乘客的玩具汽車(chē)等。實(shí)驗(yàn)對(duì)象對(duì)圖像迅速過(guò)目后，都能準(zhǔn)確地評(píng)估圖像的平均逼真度，即便有的圖像瞬間一閃而過(guò)。

研究人員說(shuō)，在上述實(shí)驗(yàn)中，實(shí)驗(yàn)對(duì)象沒(méi)有經(jīng)過(guò)有意識(shí)的深思熟慮就迅速作出判斷，并且他們沒(méi)有經(jīng)過(guò)相互討論，就立即對(duì)圖像的逼真度作出相同的判斷。

在另一個(gè)測(cè)試實(shí)驗(yàn)對(duì)象細(xì)節(jié)記憶力的實(shí)驗(yàn)中，研究人員向?qū)嶒?yàn)對(duì)象出示一組他們之前見(jiàn)過(guò)的圖像和一組沒(méi)見(jiàn)過(guò)的圖像。結(jié)果顯示，雖然他們并不記得先前所見(jiàn)圖像的許多細(xì)節(jié)，但他們對(duì)圖像逼真度的“整體感知”能力仍然非常敏銳。

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