機(jī)器視覺檢測主要是應(yīng)用在工業(yè)質(zhì)量檢測方面，相對于人眼檢測，機(jī)器視覺檢測設(shè)備可以更快的篩選出良品和不良品，率高達(dá)100%，在保證產(chǎn)品快速生產(chǎn)的同時，還能保證產(chǎn)品的質(zhì)量。機(jī)器視覺檢測設(shè)備在現(xiàn)在工業(yè)生產(chǎn)中是不可缺少的輔助設(shè)備，在各行各業(yè)中都是應(yīng)用非常廣泛的，那么，機(jī)器視覺檢測基本上分為哪些分類呢？

   機(jī)器視覺檢測設(shè)備主要是以功能、檢測技術(shù)、載體等來進(jìn)行分類的：

   ：根據(jù)檢測的功能來進(jìn)行劃分主要有：缺陷檢測、尺寸檢測、計數(shù)/遺漏檢測、供料還有下料等。

   第二：根據(jù)檢測技術(shù)進(jìn)行分類：尺度丈量技術(shù)、顏色識別技術(shù)等。

   第三：根據(jù)檢測的裝置載體進(jìn)行分類：在線檢測系統(tǒng)等。

隨著計算機(jī)技術(shù)，人工智能等科學(xué)技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展，以及研究的深入，出現(xiàn)了基于機(jī)器視覺技術(shù)的表面缺陷檢測技術(shù)。缺陷檢測設(shè)備的出現(xiàn)，大大提高了生產(chǎn)作業(yè)的效率，避免了因作業(yè)條件，主觀判斷等影響檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性，實現(xiàn)能很好地進(jìn)行表面缺陷檢測，更加快速的識別產(chǎn)品表面瑕疵缺陷。下面小編給大家介紹視覺缺陷檢測設(shè)備在各大行業(yè)中的應(yīng)用。


作為近現(xiàn)代基本的之一,其對于的重要性不言而喻。所以一個安全、地生彈成為衡量一個國家業(yè)水平的一個重要的標(biāo)準(zhǔn)之一。然而雖然生產(chǎn)安全如此重要,但是在我國,生產(chǎn)完后的檢測環(huán)節(jié)卻仍然是主要依賴人工檢測方法。這種方法不僅檢測結(jié)果不穩(wěn)定,而且人力消耗大,檢測效果差。當(dāng)長時間工作之后,人很容易產(chǎn)生疲勞,進(jìn)而就導(dǎo)致誤判和漏判,留下了很嚴(yán)重的安全隱患。



在當(dāng)今這個時代，計算機(jī)視覺領(lǐng)域呈現(xiàn)出很多新的趨勢，其中顯著的一個，就是應(yīng)用的性增長。除了手機(jī)、個人電腦和工業(yè)檢測之外，計算機(jī)視覺技術(shù)在智能安防、機(jī)器人、自動駕駛、智慧醫(yī)、無人機(jī)、增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）等領(lǐng)域都出現(xiàn)了各種形態(tài)的應(yīng)用方式。計算機(jī)視覺迎來了一個應(yīng)用性增長的時代，目前的應(yīng)用如下圖所示，主要以運動控制為主。隨著各個領(lǐng)域技術(shù)不斷發(fā)展，許多科技巨頭也開始了在圖像識別和人工智能領(lǐng)域的布局，F(xiàn)acebook簽下的人工智能Yann LeCun重大的成就就是在圖像識別領(lǐng)域，其提出的LeNet為代表的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在應(yīng)用到各種不同的圖像識別任務(wù)時都取得了不錯效果，被認(rèn)為是通用圖像識別系統(tǒng)的代表之一；Google 借助模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“DistBelief”通過對數(shù)百萬份YouTube 視頻的學(xué)習(xí)自行掌握了貓的關(guān)鍵特征，這是機(jī)器在沒有人幫助的情況下自己讀懂了貓的概念。這也能看出國技公司對圖像識別技術(shù)以及人工智能技術(shù)的重視程度。