計算機視覺和人工智能在許多領域都有應用,隨著工業自動化向智能化結構轉變,人們開始不滿足僅依賴于機器代替人類處理一些簡單的任務,更希望機器能處理一些更高等級的任務。比如工業車間中對產品質量合格程度的檢測,可以利用計算機的視覺檢測技術判斷工業產品是否有結構上的缺陷和印刷上的錯誤,為什么要不斷提升工業視覺檢測的能力?

1、提升定位抓取效率

工業車間內某些危險區域希望監控設備能夠自動識別危險事件并進行預警,快遞公司分揀流水線上希望機器人能自動識別快遞類別并進行歸類分揀;工業機器的組裝過程中,可以令機器人自動識別所需要組裝的零件類別或所需要利用的工具類別并根據需要實施定位抓取。諸如此類任務都需要對圖像內某個目標進行識別定位,這便需要基于工業視覺檢測的目標檢測技術。數字圖像處理是指利用計算機對圖像的像素矩陣進行點運算、矩陣變換等操作以實現對圖像進行增強、復原、壓縮與形態學處理目的的一種技術。

2、避免損失部分信息

圖像增強主要是根據人們特定的需求利用某種計算機數學手段凸顯出圖像中感興趣的信息,同時削減或消除不感興趣的信息,使得經過增強處理后的圖像相比于原圖像更適用于某種任務需求。所以圖像增強旨在根據某種應用目的而修改圖像質量,使得處理后圖像更方便人類或機器的觀察識別任務。但是圖像增強并不能增加原圖像的某些信息,只能提高圖像中某類特定信息的辨識度,反而可能會損失部分信息。

圖像增強大致可由空間域圖像增強與頻域圖像增強兩大技術組成,空間域圖像增強常用的基礎方法有灰度變換、直方圖修正、圖像銳化與平滑等,工業視覺檢測方法在圖像增強過程中還可以選擇多種方法進行聯合增強處理,圖像平滑主要是能減少或消除圖像噪聲。