随着工业4.0时代的到来,奔涌而来的信息化技术浪潮正加快促进产业变革的步伐,人类视觉早已无法跟上企业生产高速发展的节奏,因此,高精度、高效且低成本的生产需求正促使企业向数字化、智能化方向转变。
传统的生产线是依靠人类视觉(人眼)对生产过程进行识别检测。人的精力有限,因此检测速度慢,准确率低,且人眼仅能感知可见光波段,获取信息有限。此外,在高温、寒冷、狭窄、高空等极端场景中人类视觉检测并不适用。因此,高效准确、灵活稳定、信息丰富、应用广泛的机器视觉开始逐渐代替人类视觉,并带领企业生产走向“提速增效”之路。
机器视觉常常用来检测人眼难以识别的问题,比如物体的微小缺陷及形变、高压电缆的放电检测、不透明包装的产品填充检查等等。一套机器视觉系统一般包含光源、镜头、工业相机、机器视觉软件等软硬件产品,工业相机在合适的光照下采集被测物的图像,再由机器视觉视觉软件对图像进行数字化分析及处理。在机器视觉中,相机快门时间可达微秒级,还能够感知紫外到红外的宽波段范围光谱,且机器视觉产品有宽温、抗振等不同性能可以选择,适应性强,因此,相较于人类视觉,机器视觉成本更低,且更加高效稳定,应用广泛。
机器视觉和人类视觉的对比如下:
人类视觉 |
机器视觉 |
|
观测精度 |
精度低,无法量化 |
精度高,可到微米级,易量化 |
彩色识别能力 |
对色彩的分辨能力强,但容易受人的心理影响,不能量化 |
受硬件条件的制约,目前一般的图像采集系统对色彩的分辨能力较差,但具有可量化的优点 |
灰度分辨力 |
差,一般只能分辨64个灰度级 |
强,目前一般使用256灰度级,采集系统可具有10bit、12bit、16bit等灰度级 |
空间分辨力 |
分辨率较差,不能观看微小的目标 |
目前有4K×4K的面阵相机和8K的线阵相机,通过备置各种光学镜头,可观测小到微米大到天体的目标 |
速度 |
人眼无法看清快速运动的目标 |
快门时间可达到10μs左右,高速像机帧率可达到1000fps以上,处理器的速度越来越快 |
感光范围 |
400nm-750nm范围的可见光 |
从紫外到红外的较宽光谱范围,另有X光等特殊相机 |
适应性 |
适应性强,可在复杂及变化的环境中识别目标 |
适应性差,易受复杂背景及环境变化的影响 |
环境要求 |
对环境温度、湿度的适应性差,另外有许多场合对人有损害 |
对环境适应性强,另外可加防护装置 |
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