机器视觉算法在外观缺陷检测中的应用

2019-05-14 10:08:49

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机器视觉主要研究用计算机来模拟人的视觉功能，通过摄像机等得到图像，然后将它转换成数字化图像信号，再送入计算机，利用软件从中获取所需产品信息，做出正确的计算和判断，通过数字图像处理算法和识别算法，对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别，根据识别结果来控制现场的设备动作。研究试图建立从图像或者多维数据中获取“所需信息”的人工智能识别系统。正广泛地应用于医学、军事、工业、农业等诸多领域中。

机器视觉有哪些应用？

机器视觉算法在外观缺陷检测中的应用

机器视觉在工业自动化领域的应用：在工业自动化领域，过去人们一直在思考如何教计算机执行工业产品的自动检查任务，例如产品中的缺陷、污染物、功能缺陷等。机器视觉因其速度快、准确性高和可重复性好等优点而在特定的工业自动化环境中具有很大优势。

在生产线上，机器视觉系统可以轻松检测人眼难以看到的物体细节，可以可靠且重复地每分钟检查数百或数千个部件，远远超过人类的检测能力。虽然传统机器视觉系统在处理一些零部件时能够可靠地运行，有效提高了检测的效率，为制造业降低了人工成本。但随着缺陷类别变得更加多样性，算法的复杂度将变得越来越高。

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