毕业生就业推荐表模板网站开发,制作网站的过程细节,做网站的分辨率是72吗,临海网站制作什么是机器视觉 近年来#xff0c;人工智能渐渐成为一个热点话题。作为人工智能领域的一个分支#xff0c;图像处理技术也随之发展到了一个新的高度#xff0c;各种新的软件工具、算法库、开源资料不断涌现#xff0c;各行各业也渐渐开始进行技术变革。比较典型的例子是人工智能渐渐成为一个热点话题。作为人工智能领域的一个分支图像处理技术也随之发展到了一个新的高度各种新的软件工具、算法库、开源资料不断涌现各行各业也渐渐开始进行技术变革。比较典型的例子是一些传统的需要人工检测的行业开始逐步采用自动化的智能检测方式。比如使用相机代替人眼去观察检测的对象采用软件算法代替人的主观判断针对图像信息进行分析推理得到客观的结果。 这种技术目前已经在传统行业逐渐被应用起来大量的需求应运而生。本章就针对机器视觉的算法原理以及如何应用的问题进行详细的解释和说明。 一、机器视觉是什么 什么是机器视觉( Machine Vision )它是一种使用计算机来模拟人类视觉并使用软件算法对相机采集到的图像进行分析和理解以进行自动识别和判断的过程。更具体的解释需要从机器和视觉两方面来谈。 1机器 与机器相反的一个词是人工。人工固然有灵活、智能等优点但是也存在着一个无法忽视的缺点不稳定。依赖人工检查的任务无论如何加强质量监管都难免出现失误和遗漏。人会疲劳和疏忽并且某些工作场景并不合适人工作业。 这时机器的优点就体现出来了。机器视觉依靠工业相机和光学设备采集真实物体的图像使用软件分析和测量各种特性以获得所需信息或帮助制定决策。因此使用机器代替人工不仅能在危险场景中作业排除人力的不稳定因素还能提高检测的速度和准确率。概括来说就是作业过程能够受控了。 在应用方面机器视觉也与机器联系紧密。当视觉软件完成图像检测后紧接着就要和外部单元进行通信以完成对机器设备的运动控制。实际项目中机器视觉在许多工业和非工业领域都有应用许多传统的用人眼进行判断的工作都有被机器视觉代替的可能。 例如在零件缺陷检测中利用人眼来判断显然是效率低下的。人工完成这些任务可能会由于个体差异和疲劳等因素产生判断误差和遗漏而且相当耗费体力。但是使用机器视觉来进行检测则可以使效率大大提高机器会连续无休地、持续稳定地运行下去。只要算法、光照、硬件等条件配置得当机器检测的准确率甚至可以超过人眼。 2视觉 机器视觉是机器的眼睛通俗地说机器视觉就是用机器模拟人类视觉但其功能又不仅仅局限于模拟视觉对图像信息的接收还包括模拟大脑对图像信息的处理与判断。机器视觉也是人工智能的眼睛无人机、自动驾驶、智能机器人等的发展也都是以机器视觉为第一步的。可以预见未来的机器视觉发展一定有非常广阔的前景。 二、机器视觉与计算机视觉的区别 锁扫切驱如兴但灾县相到与它米似的一个称一计算机视觉。二者本质上是相似的但是又各有不同。从名称上来看计算机视觉翻译成英文是 Computer Vision 关键词是计算机 Computer );机器视觉翻译成英文是 Machine Vision 关键词是机器 Machine )而这间接表达了二者的侧重领域不同。通俗地说计算机视觉比较侧重于对图像的分析回答是什么的问题而机器视觉则更关注图像的处理结果目的是控制接下来的行为回答怎么样的问题。 计算机视觉一般使用相机设备这里的设备可以是工业相机、高速摄像机也可以是简易摄像头等主要是对人眼的生物视觉进行模拟。如同人眼把看到的图像转化为脑海中的画面一样计算机视觉的任务就是把数字图像转化成生动、有意义、有语境的场景输出的内容是计算机模拟人类对图像的观察和理解。计算机视觉所做的就是从这个数字的集合中提取出需要的信息如图中有什么物体分别在什么位置处于何种状态等目的是实现对客观世界中场景的感知、识别和理解。简言之计算机视觉主要强调给计算机赋能使其能看到并理解这个世界中的各个物体。 而机器视觉更像是一套包括了硬件和软件的设备。它由照明系统、相机、采集卡和图像处理系统等模块组成涉及光学成像、传感器、视频传输、机械控制、相机控制、图像处理等多种技术。每一个环节都会影响到最终的检测结果。 从功能上看机器视觉可能并不像计算机视觉那样关注对象是什么而是重点观测目标的特征、尺寸、形态等信息其目的在于根据判断的结果来控制现场的设备动作。举个例子同样是检测一个包装贴纸画面计算机视觉可能更关注包装上的文字内容识别目标解释图像含义等。而机器视觉可能更关注画面形状是否与标准参考图像完全匹配是否有缺损或错字等异常然后将关于异常的判断结果传送给硬件设备以做出下一步机械操作。 从本质上说二者都属于视觉技术共用同一套理论系统。但计算机视觉更侧重于对理论算法的研究如深度学习在计算机视觉领域已经有了许多前沿的算法但是这些算法在实际应用中仍有各种局限离在实际工程中应用还有很长的路要走。因此计算机视觉的理论研究虽然超前但暂时没有完全用于实际工程中。而机器视觉是落地的技术它更侧重于实际应用强调算法的实时性、高效率和高精度。 机器视觉的优势还在于在一些不方便使用人工或人工无法满足要求的场合机器视觉可以很好地代替人眼在各种恶劣环境下进行高速实时检测同时还能够在长时间内不间断地进行工作。此外机器视觉还广泛应用于机器人研究是机器人的眼睛能指引机器人的移动和操作行为。因此机器视觉和计算机视觉的发展方向和应用领域是各不相同的。 三、机器视觉的工作原理 如上文所述机器视觉的工作原理就是使用光学系统和图像处理设备来模拟人类视觉功能从采集到的目标图像中提取信息并进行处理获得所需的检测对象信息并加以分析和判断将最终结果传输给硬件设备以指引设备的下一步动作。 一个完整的机器视觉系统由多个模块组成一般包括光学系统光源、镜头、相机、图像采集模块、图像处理系统、交互界面等如图所示。 (1光学系统指成像器件通常包括光源、工业相机与工业镜头。这部分主要完成图像采集环境的搭建。选择合适的光源和镜头突出检测对象的特征有利于提高后期图像处理算法的检测效率。 (2图像采集模块通常是用图像采集卡的形式将相机采集到的图像传输给图像处理单元。它将来自相机的模拟信号或数字信号转换成所需的图像数据流同时也可以控制相机的一些参数如分辨率、曝光时间等。 (3图像处理系统主要通过计算机主机及视觉处理软件对图像进行多种运算并对得到的特征进行检测、定位及测量等。 (4交互界面将最终的处理结果显示出来进而根据结果信息控制现场的设备动作。从实际工作角度来说机器视觉系统的工作流程如图所示。 当检测对象进入相机拍摄区域后图像采集卡开始工作。此时准备好光照环境相机开始扫描并输出。然后图像采集卡将图像模拟信号或数字信号转化成数据流并传输到图像处理单元视觉软件中的图像采集部分将图像存储到计算机内存中并对图像进行分析、识别、处理以完成检测、定位、测量等任务。最后将处理结果进行显示并将结果或控制信号发送给外部单元以完成对机器设备的运动控制。 四、机器视觉的应用领域 机器视觉赋予了机器一双“眼睛”使其拥有了类似人一样的视觉功能因此各行各业都逐渐开始应用机器视觉进行大量信息的自动处理。在国外“工业4.0”战略提出以后传统制造业纷纷开始采用自动化设备代替人工推崇以“智能智造”为主题的新式工业生产方式。而智能智造的第一个环节正是机器视觉。再看国内目前机器视觉产品仍处于起步阶段但发展迅速传统制造业依赖人工进行产品质量检测的方式已不再适用。随着人工智能和制造业的快速发展对于检测需求的精确度和准确率的要求也不断提升各行各业对机器视觉技术的需求将越来越大因此机器视觉在未来将会有非常广阔的应用领域。特别是在工业领域机器视觉能更好地发挥优势实现各种检测、测量、识别和判断功能尤其是在以下方面应用较广。 (1)缺陷检测:产品表面的信息的正确性有无破损划痕等检测。(2)工业测量:主要检测产品的外观尺寸实现非接触性测量。 (3)视觉定位:判断检测对象的位置坐标引导与控制机器的抓取等动作。(4)模式识别:识别不同的目标和对象如字符、二维码、颜色、形状等。 机器视觉的应用正逐渐扩展到各个领域机器代替部分人力已成为一种趋势。在其他非工业行业机器视觉也逐渐被广泛应用如航天、农产品、医疗、科教、汽车、包装、食品饮料等行业。 总而言之机器视觉能提高生产自动化程度使人工操作变成机器的智能操作。未来机器视觉将为人工智能在各个行业的普及提供一双智能的“眼睛”。