東莞市瑞智光電科技有限公司
專注于機器視�、AI人工智能、激�、視覺檢測設��
專注于機器視�、AI人工智能、激�、視覺檢測設��
2020-08-27 10:20:10 責任編輯� 瑞智光電 0
視覺檢測設備機取代手動檢查是必然的發(fā)展趨�，需求變得越來越多樣�。原先只在生�(chǎn)線上，現(xiàn)在，在制�，醫(yī)療，電子和五金等各個領(lǐng)域都有各種應�。例�，一家著名的國內(nèi)電子商務公司使用3D檢測包裝尺寸并匹配總參數(shù)以進行�(nèi)部跟蹤�
一�2D�3D：該行業(yè)基本上是三維組件，而二維成像畢竟是三維空間中實際情況的一種病理數(shù)�(jù)收集。因此，圍繞3D的各種檢測，測量，機器人指導和其他項目層出不�。這類似于計算機視覺的情況。有太多的公司使用結(jié)�(gòu)光，ToF，雙目和其他技�(shù)�
二、系�(tǒng)的實施受到各種因素的極大限制：如果您問我什么是視覺檢測設備機視覺檢測項目中最重要的事�，我肯定會說我可以得到高�(zhì)量的圖片，而僅僅為了得到這樣的圖像圖�，您需要考慮太多，光�，鏡頭選�，傳感器選擇，速度注意事項，安裝布局，自動化集成，環(huán)境因素注意事�，工件狀�(tài)變化等，哪一部分出了問題都會影響您的圖像�(zhì)�，如果圖像質(zhì)量不夠好，無論算法多么強大，而且由于生產(chǎn)線有良率和節(jié)拍要�，如果整個視覺檢測系�(tǒng)不夠快速可�，那么您的錯誤檢測率將非常高。這是無數(shù)制造商要面對的問題。例�，我需要檢測到鋁制外殼的特定區(qū)域中有多個孔。當供應商提供給您的一批產(chǎn)品的外表面顏色與另一批產(chǎn)品不同或不均勻時，等待你的必然是停機并重新設置參�(shù)并重新驗證產(chǎn)品。這幾乎不可避免地會百分之百發(fā)生的事情�
�、算法不如硬件開�(fā)�：這是我的感覺，我認為這是當前的主要瓶頸。從系統(tǒng)角度來看，視覺檢測設備機硬件正在向移動嵌入式方向�(fā)展，而當前的軟件智能還遠遠不�。深度學習神�(jīng)�(wǎng)絡在計算機視覺領(lǐng)域很流行，目前在機器視覺�(lǐng)域幾乎沒有成功的應用。ViDi是其中之一，F(xiàn)anuc/首選�(wǎng)絡是其中之一，Google的機器人抓取是其中之一。這是相對簡單�。當目標對象是可變的，特征復雜且樣本�(shù)量不足時，您根本沒有機會使用深度學習，您仍然必須返回傳統(tǒng)的舊道路，然后再考慮嚴格的要求實時而言，機器視覺尤其需要一種新的智能方�，該方法通常用于大多�(shù)應用�(lǐng)�，無論是�(chuàng)新，改進還是綜��
�、詳細處理特定問題：視覺檢測設備機機器視覺仍與特定應用領(lǐng)域密切相�(guān)。每個應用程序都需要選擇專用的硬件和軟件來匹配�，并且它需要特殊的設計，因此沒有一種解決方案可以應用于所有檢��
�、視覺檢測設備機公司：在我國有很多綜合代理商，而領(lǐng)先的技�(shù)也太少了。有自主研發(fā)能力的公司在少數(shù)，例如瑞科智�，瑞智光電。最�，有一個古老的�?？敌l(wèi)院用于視頻監(jiān)控，它也可以進行機器視覺。您可以在國外學習Cognex和Keyence。還有就�，沒有公司會做一個機器視覺系�(tǒng)的所有東�，核心是算法和整個硬件的集成。有專門的做鏡頭的公�，專門的做光源的公司和專門的做支架公司。沒有哪家公司會自己做全部的�
�、談一談機器視覺和計算機視��盡管它們都處理圖像�(shù)�(jù)，但是它們有很大不同。一種是面向系統(tǒng)級別的面向應用程�，另一種則�(cè)重于算法。該算法是一半理論和一半應用程序的�(jié)�。但這并不是沒有�(guān)系的。例�，在AR在工�(yè)制造中的應用中，您無法確定要對哪種技�(shù)進行分類�
視覺檢測設備機在研發(fā)制造過程中，經(jīng)歷了許多困難和各種問題，目前還算是不錯了，應用到各行各業(yè)�，對許多企業(yè)都產(chǎn)生了實質(zhì)性的好處，節(jié)省了很多成本，產(chǎn)品質(zhì)量得到了極大的保障。同�，任重道�，未來視覺檢測設備機廠家還需加倍努�，為更多企業(yè)帶來更好的設��
