評論分享收藏工業檢測中機器視覺的發展情況張慧娟發表于2019-03-1807:11:00墨記+關注機器視覺在工業上應用領域廣闊，核功能包括：測量、檢測、識別、定位等。產業鏈可以分為上游部件級市場、中游系統集成/整機裝備市場和下游應用市場。機器視覺上游有光源、鏡頭、工業相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等軟硬件提供商，中游有集成和整機設備提供商，行業下游應用較廣，主要下游市場包括電子制造行業、汽車、印刷包裝、、農業、醫藥、紡織和交通等領域。機器視覺全球市場主要分布在北美、歐洲、日本、中國等地區，根據統計數據，2014年，全球機器視覺系統及部件市場規模是，2015年全球機器視覺系統及部件市場規模是42億美元，2016年全球機器視覺系統及部件市場規模是62億美元，2002-2016年市場年均復合增長率為12%左右。而機器視覺系統集成，根據北美市場數據估算，大約是視覺系統及部件市場的6倍。中國機器視覺起步于80年代的技術引進，隨著98年半導體工廠的整線引進，也帶入機器視覺系統，06年以前國內機器視覺產品主要集中在外資制造企業，規模都較小，06年開始，工業機器視覺應用的客戶群開始擴大到印刷、食品等檢測領域，2011年市場開始高速增長。我們本著“共創、共享、共贏”的經營理念，以客戶為中心，為廣大用戶提供有競爭力的測量方案和服務。汽車檢測設備供應商家

    辨識及追溯其產品是一項困難的任務。要快速且精細地查詢、追溯、檢索品項，幾乎每個產業都將條形碼辨識看作一項非常重要的技術，使得庫存及庫存控制系統有重大的進步。當一家日本鋼鐵制造商尋求方法提升辨識及追蹤自家產品質量時，TheImagingSource映美精相機的機器視覺產品為他們提供了解決方案。機器視覺與條形碼追溯：使用機器視覺進行條形碼辨識，能很容易地追蹤及檢視大型鋼鐵。挑戰：建立一套穩健的條形碼辨識系統線性（一維）條形碼提供可靠的追蹤及追溯功能已長達幾十年。即使掃描條形碼為非常簡單且高度自動化的動作，但如果我們可精確地控制條形碼在產品上的位置及方向，一維條形碼仍為**穩健的掃描方式。然而，許多鋼鐵制品通常巨大笨重，增加掃描定位困難，許多鋼鐵工廠不得不選擇以人工的方式追蹤制品，例如快速噴漆、粉筆做記、人為辨別及手抄數據紀錄等方式。而吵雜、繁忙、光線不足的工作環境、易耗損的卷標（記號）及其他人為因素（如工作疲乏等），皆可能導致產線出錯，造成更多時間及金錢損失。解決方案：變焦相機擷取條形碼影像及可視化信息鋼鐵工廠工程師選擇TheImagingSource映美精相機的GigE彩色變焦相機，搭配條形碼辨識軟件ICBarcode。汽車檢測設備供應商家MicroLED/MiniLED檢測設備，檢測速度更快、圖像更加細膩豐富。

    那么工業、傳感器、還有AI系統來控制這些設備，讓其他機器也變的有思維能力。再通過5G信息傳輸到我們的大數據服務器，然后由服務器統一控制整個工廠的自動化。五.AI系統糾錯功能AI人工智能系統也可學習自動糾正錯誤的問題，有時人工做的一些事情可能會出錯，或者自動化控制那些有問題，這些都可以讓AI人工智能系統來糾正，避免發生不必要的損失，也可以在人遇到危險時系統自動幫助人避開危險。六.AI自動化檢測設備的配置檢測設備主要是通過工業相機來拍照采集圖像然后在系統進行信息處理，設備拍照主要用到的相機有：CCD工業相機、CMOS工業相機、激光檢測相機、目前主要分為這三種，CCD工業相機主要應用于動態拍照，CMOS工業相機主要用于靜態拍照，激光主要用于檢測產品的尺寸，還有檢測產品的平面度和深度。每個相機都有不同的功能。工業相機鏡頭，所有的相機都需要鏡頭，鏡頭主要的作用就是幫助工業相機放大或者縮小拍照視野。伺服電機，因為大多數設備都是動態拍照的，這樣的檢測方式速度會非?？?，所以需要一臺運轉速度非常穩定的伺服電機來帶動。伺服電動帶動的平臺是一塊光學玻璃，為什么要叫光學玻璃呢因為玻璃的透光度可達95%以上。電腦主機。

    二、檢測方法：本臺設備總共采用多個高分辨率的工業相機(**高2593*1944像素)，直線固定于產品的正上方，對以流水線方式通過的塑料產品高速實時檢測其表面存在不良信息，同時采用高亮度頻閃LED線性光源輔助照明，以排除現場光線、噪音、振動等等對相機取圖的干擾。產品厚度測量采用傳感系統測量，可以確保其測量的準確性。(該功能由另外的測量模塊實現并接入本系統主機，集成為整體的解決方案。)**終產品的檢測精度取決于**高物空間分辨率、被測單個產品的在圖像中所占的比例、檢測算法、照明的穩定和均勻性以及鏡頭對圖像的影響?，F采用的硬件以及圖像軟件的檢測精度可以控制檢測的重復性在要求以內。方案優勢:對于高速二維的大面陣檢測，傳統的解決方案是線陣相機、昂貴的鏡頭、超亮的光源。這樣造成了巨大的開銷。而視覺龍?WIS解決方案提出多個改進，包括應用低失真率的COMS面陣相機、壽命長的光源，并且整體體積小很多。傳統的解決方案特點：·線陣相機雖然每個像素成本低，但是需要體積大、高成本的鏡頭;·線陣相機需要大工作距離以獲取圖像;·用100%的占空比的光源，會使光源使用壽命減少;·需要單獨的采集卡、計算機、電源、電纜和大量的測試、安裝、調試時間。MicroLED/MiniLED檢測設備，針對外觀不良、尺寸不良（含3D）的檢測。

    結構方法的核是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結構有不同的基元串(或稱字符串)，通過對未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再根據字符串判斷它的屬類。在特征生成上，很多新算法不斷出現，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及獨二分量分析；還有關子支持向量機，變形模板匹配，線性以及非線性分類器的設計等都在不斷延展。3、深度學習帶來的突破傳統的機器學習在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而深度學習則通過多層感知機模擬大腦工作，構建深度神經網絡(如卷積神經網絡等)來學習簡單特征、建立復雜特征、學習映射并輸出，訓練過程中所有層級都會被不斷優化。在具體的應用上，例如自動ROI區域分割；標點定位(通過防真視覺可靈活檢測未知瑕疵)；從重噪聲圖像重檢測無法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋板檢測中的真假瑕疵等。隨著越來越多的基于深度學習的機器視覺軟件推向市場(包括瑞士的vidi，韓國的SUALAB，香港的應科院等)，深度學習給機器視覺的賦能會越來越明顯。4、3d視覺的發展3D視覺還處于起步階段，許多應用程序都在使用3D表面重構，包括導航、工業檢測、逆向工程、測繪、物體識別、測量與分級等。工業品檢測的難度在于原來檢測方法是利用傳統方式，無法滿足現代工業需求。汽車檢測設備供應商家

液晶面板行業檢測設備，對玻璃清洗后的外觀不良檢測。汽車檢測設備供應商家

    1.視覺部分①130萬像素1394數字相機;②1394接口卡;③單筒視頻顯微鏡頭;④同軸點光源、LED環形光源;⑤光源控制器;2.控制部分①工控機、顯示器及鼠標、鍵盤;②數字IO卡;③繼電器、操作按鈕等低壓電器;④電磁閥及氣缸3.操作臺①操作平臺;②送料器(Feeder);③Feeder夾具臺;④相機三維(XYZ)調節臺;三、工作原理及性能指標檢測設備檢測經齒輪推進后的標準料帶上的Mark點(料巢)，經軟件分析出其在視場中的位置信息，以此評判送料器的送料精度。(1)、檢測內容：標準料帶上的Mark點;(2)、視場大小：5mm*4mm(L*H)，可調;(3)、檢測精度：<(因視場而變);(4)、數據顯示精度：(5、檢測速度：自動運行時，Mark點的檢測速度大于2個/秒;(6)、送料器齒輪驅動：檢測設備通過數字IO卡自動驅動外部氣缸并推進送料器齒輪;四、控制軟件(1)、控制軟件運用平臺開發(2)、具備自動運行、點動、暫停、停止操作功能(3)、界面可設置參數如下：①、料帶Mark點二維位置允許偏差(即ΔX，ΔY值);②、測試次數(即連續測試的“+”Mark點數);③、料帶Mark點(即設置每段標尺上的Mark點數);④、測試段數(即測試料帶的段數);⑤、測試速度(即自動運行測試時，帶式送料器送料速度);⑥、其他參數：如相機曝光時間等;。汽車檢測設備供應商家

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