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說一說關于湖北機器視覺技術原理是什么?

文章出處:公司動態 責任編輯:廣州圖博視自動化科技有限公司 發表時間:2024-11-25
  ?機器視覺技術是一門涉及人工智能、圖像處理、光學、機械等多個領域的交叉學科技術,它賦予機器 “看” 的能力,以下是詳細介紹:
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圖像獲取:通過光學成像系統(如工業相機、鏡頭等)來獲取目標物體的圖像。工業相機的類型多樣,包括面陣相機和線陣相機。面陣相機可以一次性獲取整個目標平面的圖像,適用于拍攝靜止物體或運動速度較慢的物體;線陣相機則是逐行掃描獲取圖像,常用于檢測高速運動的物體,如在生產線上快速移動的產品。鏡頭的選擇也至關重要,它決定了成像的視野、焦距、景深等參數。根據不同的應用場景,如近距離高精度檢測需要選擇短焦距、小視野的鏡頭,而遠距離大范圍監測則需要長焦距、大視野的鏡頭。
圖像處理:獲取的圖像可能包含噪聲、模糊或者其他干擾因素,需要通過一系列的圖像處理算法進行改善。首先是圖像預處理,包括灰度化(將彩色圖像轉換為黑白圖像)、濾波(去除噪聲,如高斯濾波、中值濾波等)和增強(提高圖像的對比度、亮度等)。然后是圖像分割,這是將目標物體從背景中分離出來的關鍵步驟,常用的方法有閾值分割(根據像素灰度值的差異進行分割)、邊緣檢測(通過檢測圖像中的邊緣來確定目標物體的輪廓,如 Sobel 算子、Canny 算子等)和基于區域的分割(根據物體的顏色、紋理等區域特征進行分割)。
特征提取與分析:從經過處理后的圖像中提取目標物體的特征,這些特征可以是幾何特征(如物體的形狀、尺寸、位置等)、紋理特征(如物體表面的紋理模式)或顏色特征。例如,在工業零件檢測中,可以提取零件的邊緣長度、圓形度等幾何特征來判斷零件是否合格;在農產品品質檢測中,可以通過分析水果表面的顏色和紋理來判斷其成熟度和是否有損傷。分析這些特征的方法包括統計分析(如計算特征的均值、方差等統計量)、模板匹配(將提取的特征與預先定義的標準模板進行匹配)和機器學習方法(如利用分類算法判斷目標物體所屬的類別)。
決策與控制:根據特征提取和分析的結果做出決策,如判斷產品是否合格、目標物體是否處于正確的位置等。如果檢測到異常情況,機器視覺系統可以通過與其他設備(如機器人、自動化生產線)進行通信,觸發相應的控制動作。例如,在自動化裝配線上,當機器視覺系統檢測到零件裝配位置錯誤時,可以控制機器人重新調整零件的位置。

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