工业场景中机械零部件目标的视觉检测是智能制造领域的重要技术内核之一,随着工业智能制造新时代的到来,工业场景中零部件目标视觉检测的性能对提升智能制造的整体水平显得愈加重要。相对于常见的固定光源与无形变量的工业场景中的视觉检测,制造领域迫切需求视觉检测技术能应用在更复杂的工业场景中,那么工业视觉检测发展现状怎么样?

1、处理技术能力提升

复杂工业场景中所固有的光源变化与被检测目标形变等因素导致该场景中机械零部件目标的视觉检测任务异常困难。随着工业智能制造时代对视觉检测应用的要求越来越高,非结构化工业场景中的视觉检测已成为智能化制造领域的重要技术内核之一,例如车间流水线上机械零部件的分拣与装配等应用任务都需要视觉目标检测技术。非结构化场景物体的检测需要克服光照与物体拍摄角度等因素所带来的困难,解决问题的核心思路是选择合适的物体特征与设计合适的检测分类器,基础理论数字图像处理技术。

2、应用至广泛领域

数字图像处理是利用计算机将图像以一种数学的方式来实现图像的几何变换、边缘增强、压缩与复原、形态学变换等操作的技术。它是一门集计算机科学、离散数学、矩阵论与信息论等学科于一体的综合学科领域。该技术的主要目的是通过图像挖掘人们感兴趣的信息以服务于人们各行业的需求,工业视觉检测技术逐渐涉及医学影像、遥感技术和天文学等领域,正式成为一门成熟的学科。发展至今,该技术已应用于智能识别、场景内容理解、无人机导航、无人驾驶和智能绘图等广泛领域。

计算机视觉是囊括数字图像处理、图像数据分析和模式识别三种技术流程的一种综合性视觉技术,它试图学习一种基于计算机处理的数学模型代替人脑机能理解大自然并能执行相关任务。图像数据分析是指利用人工设计的手段检测和度量图像中感兴趣的对象,工业视觉检测的主要工作就是获取能表征感兴趣对象的客观度量信息。