工業場景中機械零部件目標的視覺檢測是智能制造領域的重要技術內核之一,隨著工業智能制造新時代的到來,工業場景中零部件目標視覺檢測的性能對提升智能制造的整體水平顯得愈加重要。相對于常見的固定光源與無形變量的工業場景中的視覺檢測,制造領域迫切需求視覺檢測技術能應用在更復雜的工業場景中,那么工業視覺檢測發展現狀怎么樣?

1、處理技術能力提升

復雜工業場景中所固有的光源變化與被檢測目標形變等因素導致該場景中機械零部件目標的視覺檢測任務異常困難。隨著工業智能制造時代對視覺檢測應用的要求越來越高,非結構化工業場景中的視覺檢測已成為智能化制造領域的重要技術內核之一,例如車間流水線上機械零部件的分揀與裝配等應用任務都需要視覺目標檢測技術。非結構化場景物體的檢測需要克服光照與物體拍攝角度等因素所帶來的困難,解決問題的核心思路是選擇合適的物體特征與設計合適的檢測分類器,基礎理論數字圖像處理技術。

2、應用至廣泛領域

數字圖像處理是利用計算機將圖像以一種數學的方式來實現圖像的幾何變換、邊緣增強、壓縮與復原、形態學變換等操作的技術。它是一門集計算機科學、離散數學、矩陣論與信息論等學科于一體的綜合學科領域。該技術的主要目的是通過圖像挖掘人們感興趣的信息以服務于人們各行業的需求,工業視覺檢測技術逐漸涉及醫學影像、遙感技術和天文學等領域,正式成為一門成熟的學科。發展至今,該技術已應用于智能識別、場景內容理解、無人機導航、無人駕駛和智能繪圖等廣泛領域。

計算機視覺是囊括數字圖像處理、圖像數據分析和模式識別三種技術流程的一種綜合性視覺技術,它試圖學習一種基于計算機處理的數學模型代替人腦機能理解大自然并能執行相關任務。圖像數據分析是指利用人工設計的手段檢測和度量圖像中感興趣的對象,工業視覺檢測的主要工作就是獲取能表征感興趣對象的客觀度量信息。