机器视觉 2021-09-17 10820
简单来说，机器视觉解决方案可以理解为一种技术，它使计算设备能够检查和评估静止或运动图像。随着视觉系统变得越来越强大并提供更广泛的自动化机会，其需求迅速增长也就不足为奇了。据报道，到 2025 年，全球机器视觉市场规模有望超过 180 亿美元。
机器视觉过程的成功依赖于精心平衡的元素组合。标准机器视觉解决方案包括数字或模拟相机、由处理器和软件组成的嵌入式系统、图像采集卡和照明系统。从广义上讲，机器视觉过程中包含三个重要元素：材料处理、图像采集和视觉检测软件。每个要素的成功都与其他两个要素相互关联。现在让我们直接深入了解这些元素中的每一个是什么。
物料搬运是指在制造过程中对产品和物料的移动、储存和控制。它结合了大量的手动、半自动和全自动视觉系统硬件。在机器视觉过程中，物料搬运是移动物品并将其呈现给图像采集系统的过程。几乎所有行业都使用各种物料搬运设备和技术来支持产品在整个供应链中的移动。机器视觉过程中一些突出的有传送带、工业机器人、AGV 等等。在设计物料搬运基础设施时，必须考虑最佳实践，以确保设施中的所有视觉系统硬件和流程以统一、一致的方式协同工作。一些好的做法如下：
材料移动和存储必须在所有过程中得到很好的协调。
应在合理可行的地方部署自动化物料搬运，以提高运营效率。
传送带的移动应与图像捕获部分适当同步。
应通过缩短或消除不必要的移动来简化物料搬运流程，以提高生产率。
图像获取可以广义地定义为从某个来源获取图像以便可以将其传递给后续处理的操作。执行正确的图像采集在图像处理中至关重要，因为如果没有正确的图像，处理就毫无意义。一个典型的采集系统由四个重要部分组成，如下所述：
照明
光学
扳机
相机
光学元件和照明部件确保要检查的特定特征清晰可见。触发器可确保在正确的时间捕获图像。相机种类繁多，功能各异。显然，适合您的视觉应用的相机类型取决于您希望捕捉的特征。例如，如果您的应用程序仅涉及对物品的配置文件的分析，则您不需要彩色相机。另一方面，对于需要颜色区分的功能，您将需要彩色相机。如果您想检查物品的内部，您将需要多光谱相机。很明显，适合您的相机取决于您的机器视觉过程要实现的目标。
机器视觉检测软件是“引擎盖下”的引擎，它帮助和驱动成像部分、处理部分，并因此得到结果。它是执行图像实际处理和评估的每个机器视觉应用程序的核心。特定的软件工具被编程或配置为对捕获的图像上的基于像素的数据进行特定分析。视觉检测软件可分为三个部分：
图像处理和分析 SDK
图形环境——用于更快的应用程序开发
硬件 SDK – 控制相机和图像采集卡
现在，在为您的视觉检测软件选择方法时，您可以从基于规则、经典计算机视觉、算法或其他先进技术（如机器学习、人工智能和深度学习等）等选项中进行选择。基于视觉检测软件根据使用 if-else 条件语句硬编码到软件中的许多规则生成预先确定的输出。另一方面，基于机器学习的视觉检测软件没有硬编码的规则集。相反，他们摄取大量视觉数据并根据训练样本的模式提出规则。此外，随着时间的推移，这些系统会根据错误不断更新其规则，从而从长远来看提高其准确性。
机器视觉解决方案的成功主要取决于三个重要元素，即材料处理、图像采集和视觉检测软件。在这篇文章中，我们讨论了上述三个要素及其在机器视觉过程中的重要性。
