机器视觉检测设备的历程与趋势

　在现代化生产中，由于能够最大程度的提高产品质量、降低成本，近年来一直被广泛用于各类工业检测项目上。而随着工业制造技术和加工工艺的提高和改进，对检测手段、检测速度和精度提出得更高要求，也使得机器视觉检测技术在各大行业建功无数，发展势头强劲。那么，今天我们就来细数下机器视觉检测发展的几个历程和趋势。

　　1、初级视觉理论：主要针对光学成像的逆问题，是由能从二维光强度阵列恢复三维可见表面物理性质的一系列处理过程组成。这里各过程的输入数据及计算目的都是能够明确描述的，如边缘检测、立体匹配、由运动恢复结构等方法。在三维物体投影成二维图像过程中，三维信息有很多损失，从而导致病态问题产生，因此加强对初级视觉过程及其约束条件的研究就显得格外重要，其主要针对3D重建。

　　2、主动视觉理论：主动视觉指观察者以确定或不定方式运动跟踪目标、感知对象的技术方法。在主动视觉中，观察者和目标物体也可同时运动，观察者的运动为研究目标的形状、距离和运动提供了附加条件，重要研究方向为目标跟踪，导弹拦截等。

　　3、视觉信息融合：将多种视觉信息相互融合，有可能突破单一视觉信息获取的局限性，达到利用理想环境下静止和瞬间的视觉信息获取，达到认识复杂客观世界的要求，主要研究领域为图像信息融合。

　　4、三维场景重建：目前对三维场景的恢复理论和算法局限于对景物“可视”部分，属于2.5维信息表达，仅提供物体可见轮廓以内的三维信息。恢复景物表面可见与不可见部分的完整信息，是一个复杂但也急待解决的理论难题。

　　5、算法性能评价：机器视觉研究关注任务可否进行或能否完成，缺乏对算法和系统方法性能质量的刻化和评价。在实际应用中，效率和性能十分重要，否则算法和系统无法走出实验室，因此，算法性能评价的建立必不可少。

　　6、视觉并行计算：视觉实时计算还有许多理论、算法和技术上的问题。视觉并行计算结构发展趋势是在越来越大的结构中采用越来越小的处理单元，其发展方向是由基本逻辑运算处理单元组成庞大的处理网络系统。

　　8、通用视觉信息系统：能完成各种视觉任务的通用视觉信息系统，即建立类比于人类视觉系统功能的机器视觉系统，通过建立专用视觉系统平台，逐渐发展到完善的通用视觉系统，如视觉平台，高度智能化的视觉机器人等。

　　可预计的是，随着机器视觉技术自身的成熟和发展，机器视觉检测技术将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。

为什么现在那么多自动化行业的人，都用上了机器视觉检测系统？

因为机器视觉效率高，成本更比人工检测低？何乐而不为？

机器视觉检测技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多，目前在工业上应用领域广阔，为了不断满足工业上的检测需求，机器视觉检测未来的发展趋势会是怎样的呢？对于行业还是有不少的了解的，机器视觉检测未来的发展趋势有以下几个方向：

机器视觉检测设备

    1、光源与成像：机器视觉中优质的成像是第一步，由于不同材料物体表面反光、折射等问题都会影响被测物体特征的提取，因此光源与成像可以说是机器视觉检测要攻克的第一个难关。比如现在玻璃、反光表面的划痕检测等，很多时候问题都卡在不同缺陷的集成成像上。

   2、重噪音中低对比度图像中的特征提取：在重噪音环境下，真假瑕疵的鉴别很多时候较难，这也是很多场景始终存在一定误检率的原因，但这块通过成像和边缘特征提取的快速发展，已经在不断取得各种突破。

   3、对非预期缺陷的识别：在应用中，往往是给定一些具体的缺陷模式，使用机器视觉来识别它们到底有没有发生。但经常遇到的情况是，许多明显的缺陷，因为之前没有发生过，或者发生的模式过分多样，而被漏检。如果换做是人，虽然在操作流程文件中没让他去检测这个缺陷，但是他会注意到，从而有较大几率抓住它，而机器视觉在这点上的“智慧”目前还较难突破。

    4、嵌入式解决方案发展迅猛：智能相机性能与成本优势突出，嵌入式PC会越来越强大。模块化的通用型软件平台和人工智能软件平台将降低开发人员技术要求和缩短开发周期。

随着机器视觉检测技术的快速发展，越来越多机器视觉设备和方案渗透到各个领域，所以为了工业、制造业、科学研发的进一步升级，机器视觉检测未来必须要不断发展，以解决目前存在的各种检测难题，我们盈泰德也一直在攻克以前接近不了的难题，历经一年多，推出了自己的深度学习检测系统，让再小的瑕疵度无处可逃，如果你的工业生产线中，可能用的到机器视觉方面的技术，