為什么要選擇使用光學(xué)影像篩選機(jī)?

現(xiàn)在無論什么行業(yè)都很注重產(chǎn)品的品質(zhì)，所以在很多生產(chǎn)企業(yè)在產(chǎn)品出廠前都會(huì)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行品質(zhì)檢測(cè)，如果使用人工對(duì)產(chǎn)品瑕疵進(jìn)行篩選，會(huì)遇到以下問題：1、人工檢測(cè)成本高；2、人工易疲勞；3、人工檢測(cè)穩(wěn)定性差；4、人工檢測(cè)精度低；5、人工檢測(cè)速度慢；6、人工檢測(cè)容易遺漏錯(cuò)檢；7、人工檢測(cè)容易受到外界環(huán)境因素的影響。人為檢測(cè)的這些問題，會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)出現(xiàn)紕漏，產(chǎn)品品質(zhì)不過關(guān)，就可能造成客戶投訴、退貨等給公司造成巨大的損失，降低公司公信力和損害公司形象。

機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)的核心—圖像處理技術(shù)

圖像分割

圖像分割就是按照應(yīng)用要求，把圖像分成各具特征的區(qū)域，從中提取出感興趣目標(biāo)。在圖像中常見的特征有灰度、彩色、紋理、邊緣、角點(diǎn)等。例如，對(duì)汽車裝配流水線圖像進(jìn)行分割，分成背景區(qū)域和工件區(qū)域，提供給后續(xù)處理單元對(duì)工件安裝部分的處理。

圖像分割多年來一直是圖像處理中的難題，至今已有種類繁多的分割算法，但是效果往往并不理想。近來，人們利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行圖像分割，其性能勝過傳統(tǒng)算法。