隨著自動化行業(yè)發(fā)展,機器視覺技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛。例如在自動化制造行業(yè)中,用機器視覺測量、檢測工件的各種尺寸參數(shù),工業(yè)視覺檢測系統(tǒng),如長度測量、圓測量、角度測量、弧線測量、區(qū)域測量等,不但可以獲取在線產(chǎn)品的尺寸參數(shù),同時可對產(chǎn)品做出在線實時判定和分揀,應(yīng)用十分普遍?;跈C器視覺技術(shù)的檢測系統(tǒng)具有成本低、精度高、安裝簡易等優(yōu)點。再加上功能強大的視覺軟件,易于調(diào)整,靈活方便,且測量數(shù)據(jù)可存儲,便于建立統(tǒng)計分析,便于快速發(fā)現(xiàn)問題,解決問題,是行業(yè)檢測技術(shù)的。
機器視覺處理多年來一直存在于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用中,這些算法能夠從傳感器的輸入的數(shù)據(jù)提取有用的信息。對于場景的分析CNN是非常的,能夠分辨出很多對象如汽車、人、動物、道路標志、道路交叉點、路邊標志(物體),能夠確定場景中的相關(guān)現(xiàn)實對象。所有這些操作都是實時的,只要傳感器部分設(shè)置完成后,后續(xù)的融合/決策操作就會發(fā)生。無論是一個還是所有傳感器(LIDAR(激光探測與測量)、雷達、攝像頭、紅外傳感器)的輸入數(shù)據(jù)有所改變,系統(tǒng)就會立刻做出i佳的決策。
在人眼視覺中,圖像是為人眼所見并欣賞的,因此圖像通常需要做到清晰、細致、色彩豐富且美觀。而在機器視覺檢測中,圖像則需提供足夠的信息,例如邊緣、形狀、大小等,用于算法讀取并理解。人眼視覺和機器視覺并無孰優(yōu)孰劣之分,因為兩者服務(wù)于不同的目的和應(yīng)用。視覺檢測的優(yōu)勢,非接觸測量,對于觀測者與被觀測者都不會產(chǎn)生任何損傷,從而提高系統(tǒng)的可靠性。
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