質量控制對于所有行業都是的。從制造到醫學研究再到農業,在整個過程中進行檢查有助于確保更高質量的產品。過去,都是通過人工來完成的,需要發費很多時間進行檢查。但是由于強大的機器視覺,人類已經擺脫了這些令人疲勞的任務這些單調重復性的工作。
機器視覺是如何開始的
機器視覺應用在過去十年中急劇增長。機器視覺的應用幾乎可以在各行各業中看到,從藥品檢查到選擇用于制造酒桶的合適木材。自動化工作幾乎都會有機器視覺。它提供更快、更可靠的結果。最終生產出更高效、質量更好、成本更低的產品。
機器視覺檢測:它是如何工作的
機器視覺系統包括相機、圖像處理器和分析圖像的軟件。分析圖像后,自動化系統通常會做出決定。許多檢測應用使用 2D 灰度圖像。具有高幀速率和大分辨率的傳感器可實現比以往更多的用例。借助能夠更快、更準確地吞吐量的相機和處理器,在更廣泛的視野中檢測更小的不一致性更容易獲得且成本更低。
機器視覺檢測的未來
隨著相機的不斷進步和更多功能的出現,檢查的數量和檢查的類型也在增加。標準相機架構增加了更大的現場可編程門陣列 (FPGA),允許更高水平的計算。這些組件非常適合成本較低的可擴展檢測應用。
機器視覺檢測的一項進展是與人工智能和機器學習技術的集成。隨著該領域的不斷發展,機器視覺將不再局限于一組預編程變量。憑借基于海量數據集做出決策的能力,有朝一日可以消除檢查錯誤,從而提高消費者的產品安全性和質量。