70年代，機器視覺形成幾個重要研究分支：目標制導的圖像處理；圖像處理和分析的并行算法；從二維圖像提取三維信息；序列圖像分析和運動參量求值；視覺知識的表示；視覺系統(tǒng)的知識庫等，福建AI機器視覺**。機器視覺的阿喀琉斯之踵：據(jù)麻省理工《技術(shù)評論》報道，來自谷歌和OpenAI研究所的研究人員發(fā)現(xiàn)了機器視覺算法的一個弱點：機器視覺會被一些經(jīng)過修改的圖像干擾，而人類可以很容易地發(fā)現(xiàn)這些圖像的修改之處，福建AI機器視覺**。機器視覺的應用主要有檢測和機器人視覺兩個方面：檢測：又可分為高精度定量檢測（例如顯微照片的細胞分類、機械零部件的尺寸和位置測量）和不用量器的定性或半定量檢測（例如產(chǎn)品的外觀檢查、裝配線上的零部件識別定位、缺陷性檢測與裝配完全性檢測），福建AI機器視覺**。機器視覺能生成錯誤結(jié)果信息文件，包含對應的錯誤圖像，并能打印輸出。福建AI機器視覺**

機器視覺光源選型基本要素：對比度：對比度對機器視覺來說非常重要。機器視覺應用的照明的極重要的任務就是使需要被觀察的特征與需要被忽略的圖像特征之間產(chǎn)生極大的對比度，從而易于特征的區(qū)分。對比度定義為在特征與其周圍的區(qū)域之間有足夠的灰度量區(qū)別。好的照明應該能夠保證需要檢測的特征突出于其他背景。亮度：當選擇兩種光源的時候，極優(yōu)的選擇是選擇更亮的那個。當光源不夠亮時，可能有三種不好的情況會出現(xiàn)。相機的信噪比不夠；由于光源的亮度不夠，圖像的對比度必然不夠，在圖像上出現(xiàn)噪聲的可能性也隨即增大。其次，光源的亮度不夠，必然要加大光圈，從而減小了景深。另外，當光源的亮度不夠的時候，自然光等隨機光對系統(tǒng)的影響會極大。吉林高性能機器視覺缺陷檢測機器視覺檢測項目包括：檢測速度表等五個儀表指針的指示誤差。

機器視覺系統(tǒng)可再分為：采集和分析分開的系統(tǒng)。主端電腦（Host Computer)；影像擷取卡（Frame Grabber)與影像處理器；影像攝影機；定焦鏡頭鏡頭；顯微鏡頭；照明設備；Halogen光源LED光源；高周波螢光燈源；閃光燈源；其他特殊光源；影像顯示器；LCD；機構(gòu)及控制系統(tǒng)；PLC、PC-Base控制器；精密桌臺；伺服運動機臺。機器視覺技術(shù)的應用更多是為了提高生產(chǎn)效率，降低人力成本。因此，工業(yè)生產(chǎn)和管理中的某些人工環(huán)節(jié)正逐漸被機器人代替。

機器視覺光源是機器視覺系統(tǒng)極為關鍵的部分之一，直接影響圖片質(zhì)量的好壞，關系到系統(tǒng)的成敗，其重要性無論如何強調(diào)都不過分。機器視覺系統(tǒng)的中心部分是圖像的采集（如何得到一幅好的圖片）和圖像的處理（如何找到極優(yōu)效率、極準確的算法）所有的信息均來源于圖像，圖像質(zhì)量對整個視覺系統(tǒng)極為關鍵。目前視覺行業(yè)中用于圖像處理的軟件，大多只是一些圖像處理軟件公司提供的軟件包。在處理軟件性能差異很微小的情況下，如何穩(wěn)定、連續(xù)的獲取好的圖片將直接決定系統(tǒng)的穩(wěn)定性。機器視覺要根據(jù)不同的實際應用場合選不同的相機和高分辨率相機。

機器視覺系統(tǒng)的特點是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺；同時在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以極大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。而且機器視覺易于實現(xiàn)信息集成，是實現(xiàn)計算機集成制造的基礎技術(shù)。一個典型的工業(yè)機器視覺系統(tǒng)包括：光源、鏡頭（定焦鏡頭、變倍鏡頭、遠心鏡頭、顯微鏡頭）、 相機（包括CCD相機和COMS相機）、圖像處理單元（或圖像捕獲卡）、圖像處理軟件、監(jiān)視器、通訊 / 輸入輸出單元等。景視覺系統(tǒng)提供大視角的環(huán)境信息。上海機器視覺解決方案

機器視覺發(fā)展趨勢：機器視覺價格持續(xù)下降。福建AI機器視覺**

在機器視覺系統(tǒng)中，獲得一張高質(zhì)量的可處理的圖像是至關重要。軟件系統(tǒng)之所以成功，首先要保證圖像質(zhì)量好，特征明顯。機器視覺項目之所以失敗，大部分情況是由于圖像質(zhì)量效果差，特征不明顯引起的。要保證高質(zhì)量的圖像，必須要選擇一個合適的光源。機器視覺應用的照明的極重要的任務就是使需要被觀察的特征與需要被忽略的圖像特征之間產(chǎn)生極大的對比度，從而易于特征的區(qū)分。對比度定義為在特征與其周圍的區(qū)域之間有足夠明顯的灰度量區(qū)別，好的照明應該能夠保證需要檢測的特征突出于其他背景。福建AI機器視覺**

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