合肥機器視覺檢測技術值得信賴「環奧智能設備」

在現實生活中人眼檢測與機器視覺檢測有什么差別？

人類視覺的適應性很強，能夠在復雜及變化的環境中識別目標，具有高i級智能，運用邏輯分析和推理能力去識別變化的目標，以及總結規律，雖然人類視覺對色彩的分辨能力強，但是極容易受人的心理影響，不能夠很好的量化。而且對灰度的分辨能力也很差，一般只能分辨64個灰度級，在空間分辨能力上也不能夠取得很好的效果，不能觀看微小的目標。

工業鏡頭在機器視覺系統中扮演著眼睛的角色，鏡頭的基本功能就是實現光束變換，在機器視覺系統中，鏡頭的主要是將成像目標在圖像傳感器的光敏面上。鏡頭的質量直接影響到機器視覺系統的整體性能，合理地選擇和安裝鏡頭，是機器視覺系統設計的重要環節。不同工業鏡頭的成像質量有著千差萬別，就算是同一類型的工業鏡頭也是如此，這些差異取決于材質、加工精度和鏡片結構的不同，同時也會導致不同檔次的工業鏡頭價格從幾百元到幾萬元的巨大差異。很多鏡頭設計及生產廠家想打進高i端產品市場，必須對產品有更高的要求。

機器視覺的特點有哪些？

機器視覺系統不僅可以獲取信息，并且易于自動處理，也易于同設計信息以及加工控制信息集成，因此，在現代自動化生產過程中，人們將機器視覺系統廣泛地用于裝配定位、產品質量檢測、產品識別、產品尺寸測量等方面。

機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺;同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成，是實現計算機集成制造的基礎技術。

機器視覺檢測產品外觀缺陷

機器視覺外觀檢測系統基本組成主要包括圖像獲取模塊、圖像處理模塊、圖像分析模塊、數據管理及人機接口模塊。

機器視覺外觀檢測系統中，圖像處理和分析算法是重要的內容，通常的流程包括圖像的預處理、目標區域的分割、特征提取和選擇及缺陷的識別分類。每個處理流程都出現了大量的算法，這些算法各有優缺點和其適應范圍。如何提高算法的準確性、執行效率、實時性和魯棒性，一直是研究者們努力的方向。

機器視覺外觀檢測比較復雜，涉及眾多學科和理論，機器視覺是對人類視覺的模擬，但是目前對人的視覺機制尚不清楚，盡管每一個正常人都是“視覺專i家”，但難以用計算機表達自己的視覺過程，因此構建機器視覺檢測系統還要進一步通過研究生物視覺機理來完善，使檢測進一步向自動化和智能化方向發展。