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机器视觉比人眼更可靠、更准确是真是假?
日期:2018-07-21
来源:九游会J9
机器视觉,或称基于影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,且通常还结合了不同的技术。
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,机器视觉不仅更快且准确得多。而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,也能够在瞬间辨识它们。
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。
但是,人类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,我们对于影像的感知和储存还是很主观,因此,难怪人眼无法进行准确测量,以至于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,或称基于影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,且通常还结合了不同的技术。以下是两个如何实现机器视觉系统,以确保生产环境中最高质量的例子。
示例1: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——六个摄影机 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。这能够创建清晰的影像,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(透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1 必须彻底检查以20个/s的速度移动的产品。目标是以0.02mm2的精准度检测误差。
示例2: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)产品的2m表面上看到几微米的缺陷,因此在这里,用肉眼检查同样不实际。唯一选择是结合了高科技的机器视觉技术与快速镜头、LED线条灯和超高速“实时”图像处理软件的方案。
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。
人眼对比自我学习软件
人眼有一个长项令人赞叹:能发现产品的异常或缺陷。如果产品够大,我们会立即在产品上发现缺陷,即使以前从未见过这个缺陷,也会立刻注意到一件小对象上的划痕或衣服上的裂口。通常,当拿起一件物品,转动它、观察反光,就会无意识地感受到异常,这与我们杰出的解读能力结合,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人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影像。如果提供内建附加信息的图片库,智能软件可自学在哪里发现错误,而无需任何人编写任何一行程序代码。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,且即使是改变设计的产品也能被快速辨识。
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。
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,机器视觉不仅更快且准确得多。而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,也能够在瞬间辨识它们。
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。
但是,人类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,我们对于影像的感知和储存还是很主观,因此,难怪人眼无法进行准确测量,以至于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,或称基于影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,且通常还结合了不同的技术。以下是两个如何实现机器视觉系统,以确保生产环境中最高质量的例子。
示例1: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——六个摄影机 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。这能够创建清晰的影像,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(透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1 必须彻底检查以20个/s的速度移动的产品。目标是以0.02mm2的精准度检测误差。
示例2: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)产品的2m表面上看到几微米的缺陷,因此在这里,用肉眼检查同样不实际。唯一选择是结合了高科技的机器视觉技术与快速镜头、LED线条灯和超高速“实时”图像处理软件的方案。
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。
人眼对比自我学习软件
人眼有一个长项令人赞叹:能发现产品的异常或缺陷。如果产品够大,我们会立即在产品上发现缺陷,即使以前从未见过这个缺陷,也会立刻注意到一件小对象上的划痕或衣服上的裂口。通常,当拿起一件物品,转动它、观察反光,就会无意识地感受到异常,这与我们杰出的解读能力结合,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人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影像。如果提供内建附加信息的图片库,智能软件可自学在哪里发现错误,而无需任何人编写任何一行程序代码。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,且即使是改变设计的产品也能被快速辨识。
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。