基于呆板视觉的物体识别运用计划

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所属分类:机器视觉
机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、
基于呆板视觉的物体识别运用计划

基于呆板视觉的物体识别运用计划

  机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CMOS或者CCD相机等其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统,根据像素分布!亮度和颜色等信息,进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。

  从应用的层面看,机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等,高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看,有被动视觉与主动视觉之,又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看,也称作计算机视觉。可以说,计算机视觉侧重于学术研究方面,而机器视觉则侧重于应用方面。

  在电子制造领域的应用主要是引导机器人进行高精度PCB定位和SMT元件放置,还有表面检测。在机械领域主要是部件识别和在线质量检测,通过反馈控制来提高产品的产量和成品率。在汽车领域主要是装配的在线检测和零部件的离线检测,还有表面检测。在食品饮料领域主要有包装检测和分类识别方面的应用。在纸产品领域主要是表面检测和均匀度检测,同时优化生产流程。在医药领域主要是包装检测和标签识别。其他领域主要是部件识别和表面检测方面应用。

  机器视觉系统可以提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。

  正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

  轴承缺陷机器视觉检测系统主要由CCD传感器、光学系统、图像采集单元、 图像预处理单元、轴承图像分割、定位、计算单元以及机械运动平台等部分组成。见图2。CCD摄像头、图像采集卡属于轴承缺陷检测系统的前置装置。负责轴承图像的采集工作,CCD摄像头与采集卡的好坏直接影响系统的检测精度以及性能。图像预处理单元主要对轴承图像进行灰度变换、图像增强、滤波去噪等处理,是后续轴承图像分割、定位、计算的前提。轴承图像分割、定位以及计算单元是本章的重点,也是轴承缺陷检测系统核心技术,主要包括轴承滚珠、连接器等图像的分割、匹配以及轴承图像的定位、图像相对转角的计算等。

  被检轴承在机械运动工作平台上,在计算机的控制下,以一定的速度和节拍在传输带上运动,轴承在光源的照射下,其影像被投射到光学成像系统,经透镜放大聚焦在CCD的光敏阵列面上,CCD 摄像头将其接收的光学影像转换成视频信号输出到图像采集卡, 图像采集卡再将视频信号转换成数字图像信息供计算机处理。计算机运用各种算法对图像数据进行预处理、轴承图像分割、定位以及计算等,最终判断所检轴承是否为合格品,为合格品者则计算并输出图像的相对转角,由机械执行机构(机械臂)根据此转角完成轴承生产的下一工序。

  随着自动售货机等职能设备的快速发展,自选饭菜餐厅中对饭菜种类的自动识别技术也开始受到关注。目前,在自选餐厅中对食物进行结算时,一般采取统一在收银台通过收银员人工计价扫描食物的条码标签或识别餐盘底部的射频芯片的方式计算价格。人工计价在进餐高峰期,效率较低,易出差错;扫描条形的方式受到食物包装等因素的制约,不够便捷;而在餐盘底部加入射频芯片的方法,需要为每个餐盘装入芯片,并写入价格,步骤繁琐且成本较高。为了解决上述问题研究人员开始尝试利用机器视觉算法提取物体的信息。通过学习不同餐盘的形状,颜色,提取特征值,自动识别餐盘的的食物类别,反馈到收银系统,进行自动计价。

  随着全球制造中心向中国转移,中国机器视觉市场正在继北美、欧洲和日本之后,成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。目前包括中国和日本在内的亚太地区占全球的比重突破20%已经超过欧洲,位居全球第二大区域市场。

  中国产业调研网发布的2016-2022年中国机器视觉市场现状研究分析与发展趋势预测报告认为,国内机器视觉专利数量逐年增加,各大高校及企业纷纷投入精力在机器视觉领域进行研究,国内机器视觉行业正处于一个飞速发展的阶段。国内机器视觉产业主要集中沿海发达省份及北京地区,江苏、广东、浙江、北京、上海五省市专利数量占到全国总申请数量的75%。

  捷宇科技作为摄像头应用解决方案厂家,在机器视觉领域投入大量研发,基于机器深度学习的模型框架,致力从产品概念到应用的落地,为不同行业的机器视觉的应用提供定制化方案开发。

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