机器视觉软件的四大进步
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机器视觉软件的四大进步

小施 2020-12-02 10831


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给定的机器视觉或嵌入式视觉系统的功能不仅仅依赖于相机的硬件。摄像机的中央硬件组件通常被认为是对系统性能的唯一负责–传感器,镜头,接口等组件应归功于所有,但是软件同样具有影响力。机器视觉和嵌入式视觉系统中使用的软件取得了重大进展。从食品和饮料行业到电子行业。


虽然全面取得了进展,但在四个方面都取得了重大进展。

1.高动态范围检查

电子行业正在以更高的分辨率更快地运行其生产线,从而引入了更高的信噪比(SNR)。公司正在使用机器视觉软件来降低SNR,以进行更准确的检查。根据制造商的需求,可以高度定制该软件。


2.光学字符识别软件

光学字符识别(OCR)一直以来仅限于白色背景上的黑色文本,但是在实际生产中很少出现这种情况。新的OCR软件可以检测忙碌的背景上的字符,并且当引入新字体时,某些最新的软件甚至可以识别字符。


3. 3D成像

许多制造商已经开发了光度法3D算法来读取3D文本。某些形式的3D视觉软件会合并同一零件的多个图像,以增强3D图像的对比度,从而获得更准确的成像结果。


4.深度学习

一些公司在深度学习技术方面取得了长足进步,这是该技术的最新流行语之一。一些最大的软件开发人员都拥有基于深度学习的图像分类工具,可以检测难以定义的缺陷和产品变化。

机器视觉软件在视觉系统的性能中起着至关重要的作用。如今,为机器视觉应用识别合适的软件与找到合适的硬件一样重要。



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