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机器视觉比人眼好在哪里?擅长哪些案例?

时间:2018-01-10 作者:Averna 阅读:
人眼是个非常复杂的工具,但它也有局限性。例如,在检查产品时,机器视觉不仅更快,而且准确得多。

人眼是个特别复杂的工具;与大脑结合,使我们能够感知周围环境。即使目标的确切形状发生变化,我们也能够在瞬间识别它们。我们运用视觉感知来分析我们的环境,并有一个能够锐利聚焦特定区域的广阔视野。随着人类不断适应许多不同的刺激和环境以求生存,这些能力已经在几千年中逐渐演变进化。

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但是,我们的视觉感受也有重要的局限性。首先,我们只有两只眼睛。它们反应太慢而无法详细看到快速移动的物体,而且它们只对光谱的有限部分敏感。眩光和反射也妨碍了我们长时间专注物体某些属性(如尺寸或颜色)的能力。另外,我们对于图像的感知和存储还是很主观的。因此,难怪人眼无法进行准确测量,因而它们不是验证产品质量的理想工具。

机器视觉:比人眼更可靠、更准确

机器视觉,或称基于成像的自动检测和分析,当涉及准确和可靠的产品检测时,拥有超越人类视觉的全面优势,并且通常还结合了不同的技术。下面是两个如何实现机器视觉系统,以确保生产环境中的最高质量的例子。

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示例1:必须彻底检查以20个/秒的速度移动的产品。目标是以0.02mm2的精度检测误差。

鉴于快速的节拍和对长期可靠性的需求,在这种情况下肉眼观察不是一种选择。然而,如果企图这样做,那么这样的一个实验会涉及一大堆人,这又将违背检查的客观性。机器视觉才是解决之道:六个摄像机使用非常快的快门速度和短暂的偏振光曝光(频闪)观察快速移动的产品。这能够创建清晰的图像,其中的缺陷可看得清清楚楚。然后,特殊的软件在50ms内检索所有缺陷,每天可工作24小时(通过使用实时操作系统或FPGA)。因此,这个系统在各方面都优于人眼检验。

示例2:在以5m/s速度通过的物体上,必须在20mm的区域内检测到几μm的缺陷。

如果在这种情况下使用人眼进行检查,则需要一个人能够在以18km/h速度移动(即每秒一个)的产品的2m表面上看到几微米的缺陷。因此在这里,用肉眼检查同样不现实。唯一选择是结合了高科技的机器视觉技术(如8k线扫描技术)与快速镜头、LED线条灯和超高速“即时”图像处理软件的组合方案。

人眼对比自我学习软件

人眼有一个长项令人赞叹:发现产品的异常或缺陷。如果产品足够大,我们会立即在产品上发现缺陷。即使我们以前从未见过这个缺陷,我们也会立刻注意到一件小物件上的划痕或衣服上的裂口。通常,当我们拿起一件物品,转动它观察反光,我们就会无意识地感受到异常。这与我们杰出的解读能力相结合,使人眼几乎无与伦比。

然而,近年来,机器视觉技术已经有了很大发展,现在在很多情况下能与我们的解读能力相媲美。使用复杂的自学视觉算法,当前的技术能够以与人脑执行任务相同的方式处理图像。如果提供带有附加信息的图片库,智能软件可自学在哪里发现错误,而无需任何人编写即使一行代码。这些附加信息可以指出哪些产品是好的,哪些是坏的,或显示缺陷位于何处。即使是改变设计的产品也能被快速识别。

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总结

在任何情况下,机器视觉都可以匹敌甚至超越我们眼睛和大脑的视觉检测能力。

《EDN电子技术设计》2018年1月刊版权所有,转载请注明来源及链接。

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