能科技(南京)有限公司2023-07-20
目前,机器视觉的基础功能主要可以分为四大类:模式识别/计数、视觉定位、尺寸测量和外观检测,当前的应用也基本是基于这四大类功能来展开。 模式识别/计数:主要指对已知规律的物品进行分辨,比较容易的包含外形、颜色、图案、数字、条码等的识别,也有信息量更大或更抽象的识别如人脸、指纹、虹膜识别等。 视觉定位:主要指在识别出物体的基础上精确给出物体的坐标和角度信息。定位在机器视觉应用中是非常基础且要领的功能,一个软件的好坏大概率与其定位算法的好坏密切相关。 尺寸测量:主要指把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位,然后在图像中精确的计算出需要知道的几何尺寸。优势在于对高精度、高通量以及复杂形态的测量,例如有些高精度的产品由于人眼测量困难以前只能抽检,有了机器视觉后就可以实现全检了。 外观检测:主要检测产品的外观缺陷,较常见的包括表面装配缺陷(如漏装、混料、错配等)、表面印刷缺陷(如多印、漏印、重印等)以及表面形状缺陷(如崩边、凸起、凹坑等)。由于产品外观缺陷一般情况下种类繁杂,所以检测在机器视觉中的应用中属于相对较难的一类。 从技术实现难度上来说,识别、定位、测量、检测的难度是递增的。
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