Con il rapido sviluppo dell'intelligenza artificiale e della tecnologia di automazione,Ispezione della visione artificiale, come mezzo efficiente e accurato di ispezione, sta svolgendo un ruolo sempre più importante nella produzione industriale, nella diagnosi medica, nel monitoraggio della sicurezza e in altri campi.Ispezione della visione artificialeSimula il sistema visivo umano e utilizza telecamere, sensori e algoritmi per identificare, individuare, misurare e giudicare gli oggetti target, migliorando notevolmente l'efficienza della produzione e l'accuratezza dell'ispezione.
Il primo passo nell'ispezione della visione artificiale è l'acquisizione dell'immagine. Attraverso telecamere o sensori ad alta risoluzione, il sistema può acquisire informazioni sull'immagine degli oggetti target. Le immagini raccolte sono generalmente influenzate da fattori come l'illuminazione e il rumore, quindi è richiesta la preelaborazione. Le tecniche di preelaborazione comuni includono ingrigimenti, filtraggio, rilevamento dei bordi, ecc., Lo scopo è migliorare la qualità dell'immagine e facilitare l'analisi successiva.
Dopo aver completato la preelaborazione dell'immagine, il sistema di visione artificiale estraggerà le caratteristiche chiave nell'immagine attraverso gli algoritmi. Queste caratteristiche possono essere forma, colore, trama, ecc. Gli algoritmi di estrazione di funzionalità comuni includono SIFT (trasformata di caratteristiche invarianti della scala), Hog (istogramma dei gradienti orientati), ecc. Le caratteristiche estratte verranno confrontate con il modello pre-trattato per ottenere il riconoscimento dell'oggetto target.
Il nucleo del rilevamento della visione artificiale sta nell'analisi dei dati. Attraverso algoritmi come il deep learning e le reti neurali, il sistema può analizzare profondamente le caratteristiche estratte e prendere decisioni corrispondenti. Ad esempio, nella produzione industriale, il sistema di visione artificiale può determinare se il prodotto ha difetti; Nel campo medico, il sistema può aiutare i medici a identificare l'area della lesione.
L'obiettivo finale del rilevamento della visione macchina è quello di fornire feedback per la produzione o il processo decisionale. Attraverso il collegamento con apparecchiature automatizzate, il sistema può ottenere il controllo in tempo reale. Ad esempio, quando viene rilevato un difetto del prodotto, il sistema può attivare automaticamente il meccanismo di ordinamento per rimuovere i prodotti non qualificati.
