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機器視覺檢測技術(shù)發(fā)展趨勢分析

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機器視覺檢測技術(shù)發(fā)展趨勢分析

發(fā)布日期:2019-11-06 作者: 點擊:

在現(xiàn)代化生產(chǎn)中,由于能夠最大程度的提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低成本,近年來一直被廣泛用于各類工業(yè)檢測項目上。而隨著工業(yè)制造技術(shù)和加工工藝的提高和改進,對檢測手段、檢測速度和精度提出得更高要求,也使得機器視覺檢測技術(shù)在各大行業(yè)建功無數(shù),發(fā)展勢頭強勁。那么,今天我們就來細數(shù)下機器視覺檢測發(fā)展的幾個歷程和趨勢。




機器視覺


1、初級視覺理論:主要針對光學成像的逆問題,是由能從二維光強度陣列恢復三維可見表面物理性質(zhì)的一系列處理過程組成。這里各過程的輸入數(shù)據(jù)及計算目的都是能夠明確描述的,如邊緣檢測、立體匹配、由運動恢復結(jié)構(gòu)等方法。在三維物體投影成二維圖像過程中,三維信息有很多損失,從而導致病態(tài)問題產(chǎn)生,因此加強對初級視覺過程及其約束條件的研究就顯得格外重要,其主要針對3D重建。


2、主動視覺理論:主動視覺指觀察者以確定或不定方式運動跟蹤目標、感知對象的技術(shù)方法。在主動視覺中,觀察者和目標物體也可同時運動,觀察者的運動為研究目標的形狀、距離和運動提供了附加條件,重要研究方向為目標跟蹤,導彈攔截等。


3、視覺信息融合:將多種視覺信息相互融合,有可能突破單一視覺信息獲取的局限性,達到利用理想環(huán)境下靜止和瞬間的視覺信息獲取,達到認識復雜客觀世界的要求,主要研究領(lǐng)域為圖像信息融合。


4、三維場景重建:目前對三維場景的恢復理論和算法局限于對景物“可視”部分,屬于2.5維信息表達,僅提供物體可見輪廓以內(nèi)的三維信息?;謴途拔锉砻婵梢娕c不可見部分的完整信息,是一個復雜但也急待解決的理論難題。


5、算法性能評價:機器視覺研究關(guān)注任務可否進行或能否完成,缺乏對算法和系統(tǒng)方法性能質(zhì)量的刻化和評價。在實際應用中,效率和性能十分重要,否則算法和系統(tǒng)無法走出實驗室,因此,算法性能評價的建立必不可少。


6、視覺并行計算:視覺實時計算還有許多理論、算法和技術(shù)上的問題。視覺并行計算結(jié)構(gòu)發(fā)展趨勢是在越來越大的結(jié)構(gòu)中采用越來越小的處理單元,其發(fā)展方向是由基本邏輯運算處理單元組成龐大的處理網(wǎng)絡系統(tǒng)。


8、通用視覺信息系統(tǒng):能完成各種視覺任務的通用視覺信息系統(tǒng),即建立類比于人類視覺系統(tǒng)功能的機器視覺系統(tǒng),通過建立專用視覺系統(tǒng)平臺,逐漸發(fā)展到完善的通用視覺系統(tǒng),如視覺平臺,高度智能化的視覺機器人等。


可預計的是,隨著機器視覺技術(shù)自身的成熟和發(fā)展,機器視覺檢測技術(shù)將在現(xiàn)代和未來制造企業(yè)中得到越來越廣泛的應用。


本文網(wǎng)址:http://www.eveychua.com/news/428.html

關(guān)鍵詞:機器視覺,視覺檢測,技術(shù)發(fā)展

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