机器视觉检测是工业生产中非常重要的一个环节。拥有极高准确度的机器视觉检测系统,可以自动处理大量的信息。机器视觉检测系统将传统的“简单工具+人眼”模式变成高速度高准确度的自动检测结果,节省了大量的监测工人,取代了密集型的人工检测。所以机器视觉检测技术在工业中的应用非常广泛,许多的视觉检测设备相继被研发,下面深圳瑞视特科技为大家介绍一下机器视觉在各行各业的应用。

  机器视觉是通过计算机算法自动理解图片内容的技术,十九世纪六十年代,它起源于人工智能和认知神经科学。为了“解决”机器视觉的问题,1966年,在麻省理工学院,这个问题作为一个夏季项目被提出,但是人们很快发现要解决这个问题可能还需要更长的路要走。在50年后的今天,一般的图像理解任务仍旧是不能得到解决。但是也已取得显着进展,并且随着机器视觉算法商业化的成功,机器视觉产品已经开始拥有广泛的用户,包括图像分割(例如微软office中去除图片背景的功能)、图像检索、人脸检测对焦和Kinect的人体行为捕获等。几乎可以确定的是机器视觉近的突飞猛进主要得益于近15到20年机器学习领域的快速发展。

  本主题的篇文章主要是探索一下机器视觉所面临的挑战和介绍一个非常重要的机器学习技术——像素智能分类决策树算法。

  图像分类

  想像一下并试着回答下面这个有关图像分类的问题:“在这张图片中有一辆汽车吗”。对于计算机来说,一张图片仅仅是由三原色(红、绿、蓝)构成的像素组成的格子,三原色中每一个颜色通道的值的范围都是0到255。这些值的改变不仅依赖于事物对象是否在图片中呈现,也依赖于一些干扰事件,比如摄像机的视角、灯光条件、背景和对象的形态。另外,一个必须处理的问题是不同类别的汽车呈现不同的形状。例如,这辆汽车可能是辆旅行车、或者小卡车、或者是辆跑车,这些都会对图片像素造成很大影响。

  幸运的是监督机器学习算法提供了替代原本需要人工编码解决这些多可能性的问题的方式。通过收集图片的训练集和适当的人工标记每一张训练图片,我们能够使用好的机器学习算法找到哪些像素模式是同要识别的对象相关的以及哪些是干扰因素产生的。我们希望我们的算法终能够适用于识别以前没有经过训练的新的样本,并且对于噪声保持不变性。在新的机器视觉算法的发展和数据集的收集标注两个方面我们都取得了长足的进步。

  瑞视特拥有近十五年的机器视觉行业经验,凭借着优质的团队配置,即涵盖了光学成像专家、项目经理、算法工程师、软件开发人员、方案架构师、项目验证工程师、数据分析师、培训师等人员,共同将人工智能与机器视觉应用到智能生产制造当中。

  我们建有大型机器视觉开放实验室,帮助客户进行硬件选型、项目验证、评估等一站式视觉创新解决方案输出。

  公司设计、开发并实施了200多个知名企业大型机器视觉项目,涵盖了电子、汽车、医药、太阳能、食品饮料、金属加工等领域。

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