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工业机器视觉系统的前景趋势

作 者:康耐德智能 关注:600 发表时间:2018-10-17 08:49:14 来源:网络资源

与成本相比,技术则是限制[工业机器视觉系统]代替人眼检测的关键原因,目前通过机器视觉检测应用中,打光是一个难点,如果获得的图片让人看还要仔细斟酌才能给出结果,那么算法就太难做了。反之如果前期做好打光,突出所要检测的特征,算法并不是困难的东西。

工业机器视觉系统目前在智能上与人相比甚大,主要体现在非预期的缺陷识别上。目前机器视觉是给定一些具体的缺陷模式,来识别它们到底有没有发生。这使得有时会有一些明显缺陷,只是因为之前没有发生或发生模式多样化,从而在机器视觉系统里没有存储具体信息,从而导致机器视觉检测漏检;这样的失误人工检测时,即使之前没有发现过这个缺陷,但通过自身的判断,仍然有极大几率发现。




目前有许多智能相机供应商,也有许多分析软件供应商,虽然各自发布的软件算法各有特点,其实用起来真的差不多,功能非常雷同。但都是按照固定的模式和步骤去处理相机获得的图片,从图片上去分析某个预期中的特征,从而给出判别结果,没有一家有革命性的智能算法。

[工业机器视觉系统]短期内是达不到人类般智慧识别的,因为图像分析算法相关的理论都还没有准备好。但是,机器视觉检测相较于人眼检测有个更大的优点,就是稳定性。人工通过肉眼进行检测,即使设计很好的奖惩制度,也有可能出现漏检率,而机器视觉检测则不会出现因为疏忽大意而造成的漏检。因此,工厂检测需要的稳定检测方面,工业机器视觉系统优于人眼检测,即使出现前文所说的非算法内特殊缺陷,那毕竟是小概率事件,经常发生的缺陷机器视觉检测还是能够发现。


同时就成本而言,随着机器视觉的发展,价格下降趋势下,能够得到更高普及,就目前而言,一般工厂的四班次需要四个操作员,其一年成本也超过20万,而20万差不多可以定制一套工业机器视觉系统了。

所以,[工业机器视觉系统]代替人眼检测,是一种趋势,将会得到越来越多的普及,目前制约的主要原因,在于机器视觉检测的智能化不够。


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