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视觉检测设备前景预测

日期:2017/12/29 16:14:57 来源:悠牛网

  自动化视觉检测设备前景预测。上海霖研精密自动化机械有限公司是一家集工业自动化设备硬软件研发、设计、生产、销售、安装和服务于一体的现代化企业。注册资本300万人民币,2011年初进入各类影像检测产品及生产设备研发至今,通过3年产品纯研发过程及市场认证过程发展至今。CCD的中文名叫电荷耦合元件,可以称为CCD图像传感器或者图形控制器,其实就是一种可以将光学信号转化成电信号的半导体元器件。在上海自动化视觉检测设备领域,CCD广泛应用于自动化视觉检测方面。那么CCD到底是如何发展过来的呢,起源于什么?我们今天来了解一下CCD的雏形。 视觉检测早在1969年,当时美国的贝尔实验室正在发展影像电话和半导体气泡式内存,将这两种新的技术结合起来后,波义尔和史密斯得出了一种装置,他们将它命名为“电荷‘气泡’元件”。当时只能从暂存器用“注入”电荷的方式输入记忆,但随即又发现了光电效应能使这种元件表面产生电荷,进而组成数位影像。到了70年代,贝尔实验室的研究员已经能用简单的线性装置捕捉影像,CCD就此诞生。

  自动化视觉检测设备

  传统的工业生产制造,由于科学技术的限制仍然主要采用人工检测的方法去检测产品表面的缺陷,这种方法由于人工的限制和技术的落后,不仅检测产品的速度慢、效率低下,而且在检测的过程中容易出错,从而导致了检测结果的不精确。 当今社会,视觉检测随着计算机技术,人工智能等科学技术的出现和发展,以及研究的深入,出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现,大大提高了生产作业的效率,避免了因作业条件,主观判断等影响检测结果的准确性,实现能更好更精确地进行表面缺陷检测,更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。

  简单来说,自动化视觉检测设备系统就是用工业相机代替人眼睛去完成识别、测量、定位、判断等功能。视觉检测是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号。 图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。

  应用现状 图像和机器视觉技术在美、欧、日等发达国家的应用已经非常普及。一方面生产自动化程度高,人力成本占整个产品成本的比例较大,消费者对产品质量和一致性的要求也很高。另一方面其设备制造业比较发达,高科技产品所占比例较大。这些因素都是得视觉图像检测技术得到广泛应用。在发达国家,视觉图像检测应用主要集中在电子、半导体等先进制造业,视觉检测但在其他工业领域也得到较普遍的应用,甚至像鸡蛋、纽扣、汉堡包这样的产品都要用到图像视觉检测设备。我国的的图像视觉检测起步较晚,是与上世纪九十年代初,最早主要还是集中在高校和研究所的一些研究项目上,后来逐步过渡到一些实际应用(九十年代后期),再后来才开始出现一些成规模的工业应用(2004年左右)。

  伴随着图像分类任务,视觉检测还有另外一个更加有挑战的任务–图像检测(Image Dection)。图像检测是指在分类图像的同时把物体用矩形框给圈起来。与分类相比,这个问题要稍微复杂一点,必须对图像进行更多的操作和处理。 从2014年到2016年,先后涌现出R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD等知名框架,其检测平均精度(mAP),在计算机视觉一个知名数据集上PASCAL VOC上的检测平均精度(mAP),也从R-CNN的53.3%,到Fast RCNN的68.4%,再到Faster R-CNN的75.9%,最新实验显示,Faster RCNN结合残差网(Resnet-101),其检测精度可以达到83.8%。

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