視覺(jué)檢測(cè)機(jī)的發(fā)展歷程

視覺(jué)檢測(cè)機(jī)，是基于光學(xué)原理來(lái)對(duì)焊接生產(chǎn)中遇到的常見(jiàn)缺陷進(jìn)行檢測(cè)的設(shè)備。在如今的電子制造業(yè)中視覺(jué)檢測(cè)機(jī)如同其他工藝站位一樣有著重要的作用，傳統(tǒng)AOI由于2D成像原理上的一些缺陷，無(wú)法做到“既準(zhǔn)又快”的檢出所有不良點(diǎn)同時(shí)又能兼顧設(shè)備產(chǎn)能，但是如何改進(jìn)設(shè)備的性能以滿(mǎn)足各大電子廠(chǎng)對(duì)質(zhì)量和產(chǎn)能的雙重要求呢？各大廠(chǎng)家開(kāi)始在檢測(cè)方法上下功夫了，視覺(jué)檢測(cè)機(jī)就應(yīng)運(yùn)而生了。

機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)機(jī)怎么檢測(cè)表面

產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)屬于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的一種，就是利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)模擬人類(lèi)視覺(jué)的功能，從具體的實(shí)物進(jìn)行圖象的采集處理、計(jì)算、終進(jìn)行實(shí)際檢測(cè)、控制和應(yīng)用。產(chǎn)品的表面缺陷檢測(cè)是機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)機(jī)的一個(gè)重要部分，其檢測(cè)的準(zhǔn)確程度直接會(huì)影響產(chǎn)品終的質(zhì)量?jī)?yōu)劣。由于使用人工檢測(cè)的方法早已不能滿(mǎn)足生產(chǎn)和現(xiàn)代工藝生產(chǎn)制造的需求，而利用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)機(jī)很好地克服了這一點(diǎn)，表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用促進(jìn)了企業(yè)工廠(chǎng)產(chǎn)品高質(zhì)量的生產(chǎn)與制造業(yè)智能自動(dòng)化的發(fā)展。

產(chǎn)品怎么進(jìn)行視覺(jué)外觀(guān)檢測(cè)

在機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)機(jī)中，圖像處理和分析算法是重要的內(nèi)容。通常的處理過(guò)程包括圖像預(yù)處理、目標(biāo)區(qū)域分割、特征提取與選擇、缺陷識(shí)別與分類(lèi)。每個(gè)處理流程中都出現(xiàn)了大量的算法，這些算法各有優(yōu)缺點(diǎn)，適應(yīng)范圍也各不相同。如何提高算法的準(zhǔn)確性、執(zhí)行效率、實(shí)時(shí)性和魯棒性一直是研究人員努力的方向。 機(jī)器視覺(jué)的外觀(guān)檢測(cè)比較復(fù)雜，涉及很多學(xué)科和理論。機(jī)器視覺(jué)是對(duì)人類(lèi)視覺(jué)的一種模擬，但人類(lèi)視覺(jué)的機(jī)制尚不清楚。雖然每個(gè)正常人都是“視覺(jué)”，但很難用計(jì)算機(jī)表達(dá)出來(lái)。因此，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)機(jī)的構(gòu)建需要通過(guò)對(duì)生物視覺(jué)機(jī)理的研究進(jìn)一步完善，使檢測(cè)進(jìn)一步向自動(dòng)化、智能化的方向發(fā)展。

怎么提高視覺(jué)檢測(cè)精度

一般提高視頻圖像檢測(cè)精度的方法有三種，分別是圖像金字塔、滑動(dòng)窗口法和非極大值抑制法，使用三種方法組合，能顯著提高目標(biāo)識(shí)別的檢出率，降低誤檢率。 圖像金字塔（Image Pyramid）對(duì)圖像大小進(jìn)行調(diào)整，按一定尺度比例每次縮小圖片，以從大到小的順序，從下向上分層排列，層級(jí)越高，則圖像尺寸越小，分辨率越低，形似金字塔。