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机器视觉表面缺陷检测未来的发展趋势如何?

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  • TA的每日心情
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    2019-11-28 16:28
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    发表于 2019-11-20 16:48:57 | 显示全部楼层 |阅读模式

    试用员工 |主题 9|帖子 10|积分 29

    思普泰克智能制造认为,随着计算机技术、信息技术、电子技术、传感器技术和仿生技术等的发展,机器视觉检测方法也必将得到迅速的发展。技术和市场需求等因素决定了机器视觉表面缺陷检测的发展趋势为:

      1、研究更具鲁棒性的图像处理和分析算法,提高图像处理的有效性和和执行效率,降低算法的复杂度,提高识别的准确性。在在线检测系统中,要特别注重实时性 ,视觉本身具有内在的并行性 ,为此 ,还在要理论、算法和技术等多方面研究视觉并行计算,提高视觉计算的速度。同时,进一步研究算法性能的评价方法,以对算法的效率和性能作了科学、准确的刻化和评价。

      2、采用统一而开放的标准,构建标准化、一体化和通用化的解决方案,标准化与个性化的进一步统一,研发可靠性高、维护性好、便于不断完善和升级换代、网络化、自动化和智能化更高的机器视觉系统是今后的发展趋势。
      3MARR 理论对计算机视觉发挥了巨大作用,其核心是将视觉理解为3D重建的过程。但是,从3D 场景到2D图像是一个多对一的映射,在映射的过程中损失了深度信息; 灰度是对场景的惟一的测量值 ,诸如光照 、材料特性 、朝向和距离等信息都无法反映; 成像中由于噪声及环境等因素的干扰,都会使图像产生失真。为此,需要研究视觉检测新理论 和新方法,如发展主动视觉、增强视觉系统的智能学 习能力等。

      4、研究完整3维场景重建方法。现有3维场景 重建理论和算法基本都局限于对目标“可视”部分的重构,如果用 Marr 视觉计算理论来说,还主要停留在2. 5维表达上,这种表达仅提供了物体可见轮廓以内的3维信息。如何恢复物体完整表面的信息,即包括物体表面不可见部分,是一个复杂但也亟待解决的问题。

      5、从生物视觉得到启发,吸收来自心理学、生理学等其他学科中生物视觉的最新研究成果,基于生物视觉机制为视觉检测提供研究新思路,模仿生物视觉多尺度 、层次性的视觉特点 ,结合视觉任务引入先验高级知识的指导,同时将机器视觉、机器听觉 、机器嗅觉、机器触觉等多信息相互融合,突破单一视觉信息的局限性,也将成为机器视觉检测的发展方向之一。

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    发表于 2019-11-23 00:05:19 | 显示全部楼层

    试用员工 |主题 0|帖子 6|积分 14

    没看明白

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     楼主| 发表于 2019-12-2 16:03:07 | 显示全部楼层

    试用员工 |主题 9|帖子 10|积分 29


    这是我的q2875489022有什么问题可以添加

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