智能設(shè)備和智能制造輸出在這個(gè)時(shí)代正在迅速發(fā)展，機(jī)器視覺工業(yè)視覺檢測(cè)也發(fā)生了重大變化，特定的變化趨勢(shì)也已經(jīng)從人工視覺轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器的工業(yè)視覺。變化有以下幾點(diǎn)。深圳瑞來與您討論具體情況。

一，個(gè)領(lǐng)域發(fā)生了變化：從手動(dòng)質(zhì)量檢查到自動(dòng)視覺檢測(cè)

工業(yè)視覺檢測(cè)開始逐漸取代手工檢查，并且范圍開始擴(kuò)大。不僅是以前的裝配線，還包括醫(yī)療行業(yè)，汽車零件，塑料樣品等領(lǐng)域，手動(dòng)質(zhì)量檢查都傳遞給機(jī)器的工業(yè)視覺檢測(cè)。緩慢提高工作效率并提高產(chǎn)品質(zhì)量。

空間尺寸的兩個(gè)變化：2D轉(zhuǎn)換為3D

工業(yè)本質(zhì)上是三維組件，二維圖像是三維空間中當(dāng)前情況的病理數(shù)據(jù)的一種收集。因此，圍繞3D的機(jī)器人和其他項(xiàng)目的發(fā)現(xiàn)，測(cè)量，指導(dǎo)正在層出不窮。這符合計(jì)算機(jī)視覺。情況類似，并且有許多公司使用結(jié)構(gòu)化照明，ToF，雙筒望遠(yuǎn)鏡和其他技術(shù)。

三，系統(tǒng)強(qiáng)制實(shí)施的原因有很多

如果您問我關(guān)于?視覺檢測(cè)項(xiàng)目較重要的事情，我肯定會(huì)說我可以獲得高質(zhì)量的圖像。為了獲得這樣的圖像，須考慮諸如光源，鏡頭，傳感器，節(jié)奏，安裝布局，自動(dòng)化集成，環(huán)境因素，工件狀態(tài)變化等因素。問題的哪一部分會(huì)影響圖像的質(zhì)量，如果您的圖像質(zhì)量不夠好，那么強(qiáng)大的算法將無用，因?yàn)樯a(chǎn)線具有非常好的生產(chǎn)率和良好的打漿要求，因此整個(gè)視覺檢測(cè)系統(tǒng)的速度并不快可靠，那么您的錯(cuò)誤檢測(cè)率將會(huì)很高，這是無數(shù)制造商須面對(duì)的問題。例如，我應(yīng)該嘗試在鋁制外殼上開一些孔。當(dāng)供應(yīng)商給您一批和另一批產(chǎn)品時(shí)，表面顏色不同或不均勻，然后等待。您將不可避免地停止新設(shè)置并重新評(píng)估產(chǎn)品，這幾乎是不可避免的。

四，隨著關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展，算法更新速度比硬件更新速度慢。

從系統(tǒng)角度來看，硬件正在直接向移動(dòng)設(shè)備發(fā)展，而軟件智能還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。當(dāng)前，深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中很少在機(jī)器視覺領(lǐng)域中應(yīng)用。這是相對(duì)簡單的。當(dāng)目標(biāo)對(duì)象是變量時(shí)，功能復(fù)雜且樣本數(shù)量不足，無法使用深度學(xué)習(xí)，或者您須回到傳統(tǒng)的舊方法，然后考慮嚴(yán)格的實(shí)時(shí)要求。我們需要一種新型的智能，無論是創(chuàng)新的，改進(jìn)的還是集成的，它通常在大多數(shù)應(yīng)用程序中使用。

改變汽車視覺工業(yè)視覺檢測(cè)發(fā)展的趨勢(shì)通常是這樣的，并且隨著時(shí)間的推移它將逐漸改善。但是可以肯定的是，機(jī)器視覺將取代人工視覺，并且生產(chǎn)質(zhì)量將大大提高。