AOI系統(tǒng)組成。目前在產(chǎn)業(yè)界用得較多的AOI系統(tǒng)是由相機、鏡頭、光源、計算機等通用器件集成的簡單光學成像與處理系統(tǒng)。在光源照明下利用相機直接成像，然后由計算機處理實現(xiàn)檢測。這種簡單系統(tǒng)的優(yōu)點是成本低、集成容易、技術(shù)門檻相對不高，在制造過程中能夠代替人工檢測，滿足多數(shù)場合的要求。但對于大幅面或復(fù)雜結(jié)構(gòu)物體的視覺檢測，由于受到視場和分辨率（或精度）的相互制約，或生產(chǎn)節(jié)拍對檢測速度有特殊的要求，單相機組成的AOI系統(tǒng)有時難以勝任，因此可能需要有多個基本單元集成在一起，協(xié)同工作，共同完成高難度檢測任務(wù)。即采取一種多傳感器成像、高速分布式處理的AOI系統(tǒng)集成架構(gòu)。表面缺陷AOI檢測系統(tǒng)的通用架構(gòu)，該系統(tǒng)由光源，相機陣列、顯微復(fù)檢、集群并行處理系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、主控計算機、服務(wù)器組成，以及與工廠數(shù)據(jù)中心互聯(lián)的工業(yè)局域網(wǎng)組成。該系統(tǒng)架構(gòu)具有大幅面表面缺陷低分辨率快速檢出和高分辨率顯微復(fù)檢兩種功能。完整的AOI系統(tǒng)不僅集成了照明與光學成像單元，還需要有被測件支撐傳輸單元、精密運動機構(gòu)與控制單元、高速并行圖像處理單元等。3D相機發(fā)展前景如何？貴陽MES系統(tǒng)
機器視覺檢測系統(tǒng)是采用CCD照相機將被檢測的目標轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號，圖像處理系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來收取目標的特征，如面積、數(shù)量、位置、長度，再根據(jù)預(yù)設(shè)的允許度和其他條件輸出結(jié)果，包括尺寸、角度、個數(shù)、合格/不合格、有/無等，實現(xiàn)自動識別功能。機器視覺特點1.攝像機的拍照速度自動與被測物的速度相匹配，拍攝到理想的圖像;2.零件的尺寸范圍為，厚度可以不同;3.系統(tǒng)根據(jù)操作者選擇不同尺寸的工件，調(diào)用相應(yīng)視覺程序進行尺寸檢測，并輸出結(jié)果;4.針對不同尺寸的零件，排序裝置和輸送裝置可以精確調(diào)整料道的寬度，使零件在固定路徑上運動并進行視覺檢測;5.機器視覺系統(tǒng)分辨率達到2448×2048，動態(tài)檢測精度可以達到⒍.廢品漏檢率為0;7.本系統(tǒng)可通過顯示圖像監(jiān)視檢測過程，也可通過界面顯示的檢測數(shù)據(jù)動態(tài)查看檢測結(jié)果;⒏.具有對錯誤工件及時準確發(fā)出剔除控制信號、剔除廢品的功能;⒐.系統(tǒng)能夠自檢其主要設(shè)備的狀態(tài)是否正常，配有狀態(tài)指示燈;同時能夠設(shè)置系統(tǒng)維護人員、使用人員不同的操作權(quán)限;10.實時顯示檢測畫面，中文界面，可以瀏覽幾次不合格品的圖像。 CCD視覺檢測OCR技術(shù)字符識別技術(shù)發(fā)展情況怎么樣？
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具通常用于確定零件的存在或圖像中的物體是好是壞。這些工具屬于一組稱為圖像分類器的算法，從基于實例的分類器(如k-nearestneighbor(k-NN))到?jīng)Q策樹分類器。在JasonBrownlee2013年11月的《機器學習算法之旅》(ATourofMachineLearningAlgorithms)中可以找到不同類型分類器的圖表。其中許多可以用于機器視覺應(yīng)用程序。MVTecSoftware已經(jīng)在其HALCON軟件包中提供了預(yù)先訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(SVM)、高斯混合模型(GMM)和k-NN分類器。需要注意的是，深度學習網(wǎng)絡(luò)訓練從無到有，每一個錯誤類別都需要幾十萬張樣本圖像才能獲得有效的識別結(jié)果。
先談一談字符模板那匹配法。字符模板匹配法看起來很蠢，但是在一些應(yīng)用上可能卻很湊效。比如在對電表數(shù)字進行識別時，考慮到電表上的字體較少，而且字體很統(tǒng)一，清晰度也很高，所以識別難度不高。針對這種簡單的識別場景，我們首先考慮的識別策略當然是簡單的模板匹配法。模板匹配法只限于一些很簡單的場景，但對于稍微復(fù)雜的場景，那就不太實用了。那此時我們可以采取OCR的一般方法，即特征設(shè)計、特征提取、分類得出結(jié)果的計算機視覺通用的技巧。在這里簡單說一下這里常見的方法。第一步是特征設(shè)計和提取，我們現(xiàn)在識別的目標是字符，所以我們要為字符設(shè)計它獨有的的特征，來為后面的特征分類做好準備。再將這些特征送入分類器（SVM）做分類，得出識別結(jié)果。這種方式比較大的缺點就是，人們需要花費大量時間做特征的設(shè)計，這是一件相當費工夫的事情。通過人工設(shè)計的特征（例如HOG）來訓練字符識別模型，此類單一的特征在字體變化，模糊或背景干擾時泛化能力迅速下降。而且過度依賴字符切分的結(jié)果，在字符扭曲、粘連、噪聲干擾的情況下，切分的錯誤傳播尤其突出。針對傳統(tǒng)OCR解決方案的不足，學界業(yè)界紛紛擁抱基于深度學習的OCR。機器視覺和深度學習的結(jié)合發(fā)展趨勢怎樣？
雖然深度學習，人工智能和認知系統(tǒng)的概念并不新鮮，但也是近些年它們才真正應(yīng)用于機器視覺系統(tǒng)。隨著機器視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，系統(tǒng)在不需要計算機編程的情況下也可以具有分析和分類對象的能力。而人工智能（AI）和深度學習是推動機器視覺發(fā)展的重要技術(shù)手段。然而，描述這些概念背后的潛在科學更為簡單。例如，在傳統(tǒng)的機器視覺系統(tǒng)中，可能需要讀取零件上的條形碼、判斷其尺寸或檢查其是否有缺陷。為此，系統(tǒng)集成商通常使用現(xiàn)成的軟件，這些軟件提供了標準工具。例如，可以部署這些工具來確定數(shù)據(jù)矩陣代碼，或者使用圖形用戶界面來測量零件尺寸的工具集。因此，部件的測量可以分為好或壞，這取決于它們是否符合某些預(yù)定標準。與這種測量技術(shù)不同，所謂的“深度學習”工具更好地歸類為圖像分類器。與專門讀取條形碼數(shù)據(jù)的軟件不同，它們被設(shè)計用于確定圖像中的對象是存在還是好或壞。因此，這些工具是互補的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學習工具將拓展其他機器視覺技術(shù)。例如，這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以判斷數(shù)據(jù)矩陣代碼存在于圖像中的概率，但要解碼它，將使用傳統(tǒng)的條形碼算法。 3D相機如何給機器人增加“雙眸”？貴陽系統(tǒng)研發(fā)
深度學習在視覺中有哪些應(yīng)用？貴陽MES系統(tǒng)
自動光學檢測（automatedopticalinspection,AOI）技術(shù)，也稱為機器視覺檢測（machinevisioninspection,MVI）技術(shù)或自動視覺檢測（automatedvisualinspection,AVI）技術(shù)。在有些行業(yè)，如平板顯示、半導(dǎo)體、太陽能等制造行業(yè)，AOI這一術(shù)語更加流行，被人知曉。但是AOI和MVI/AVI在概念和功能上還是有細微差別的。從狹義上來說，MVI是一種集成了圖像傳感技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、運動控制技術(shù)，在工業(yè)生產(chǎn)過程中，執(zhí)行測量、檢測、識別和引導(dǎo)等任務(wù)的一種新興的科學技術(shù)。MVI的基本原理：它采用光學成像方法（如相機，或者一個復(fù)雜的光學成像系統(tǒng)）模擬人眼的的視覺成像功能，用計算機處理系統(tǒng)代替人腦執(zhí)行數(shù)據(jù)處理，然后把結(jié)果反饋給執(zhí)行機構(gòu)（如機械手）代替人手完成各種規(guī)定的任務(wù)。貴陽MES系統(tǒng)
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