Tendenza di sviluppo della "Soluzione di ispezione visiva" della tecnologia di ispezione della visione artificiale

1. La tecnologia di acquisizione delle immagini si sviluppa rapidamente

   CCD, CMOS e altri firmware stanno diventando sempre più maturi, le dimensioni dei dispositivi sensibili all'immagine continuano a ridursi, il numero di pixel e le velocità di trasmissione continuano ad aumentare,la velocità di risoluzione e il miglioramento del frame rate possono essere considerati rapidiI parametri quali il guadagno, l'otturatore e il rapporto segnale/rumore sono continuamente ottimizzati e gli indicatori di prova principali (MTF, distorsione,rapporto segnale/rumore, luminosità della sorgente luminosa, uniformità, temperatura del colore, valutazione completa delle capacità di imaging del sistema, ecc.) sono utilizzati per selezionare in modo completo fonti luminose, lenti e fotocamere,consentendo di risolvere continuamente molti problemi di imaging precedentemente difficili.

2. L'elaborazione delle immagini e il riconoscimento dei modelli si sviluppano rapidamente

   Nell'elaborazione delle immagini, con l'estrazione di informazioni di bordo ad alta precisione dalle immagini,molti difetti a basso contrasto che erano originariamente mescolati nel rumore di fondo e difficili da rilevare direttamente hanno iniziato a essere risolti.

   In termini di riconoscimento di modelli, può essere considerato come un processo di etichettatura.La teoria della decisione e i metodi strutturali sono utilizzati principalmente nel riconoscimento delle immagini. La base del metodo della teoria della decisione è la funzione di decisione, che viene utilizzata per classificare e identificare i vettori di modello, basata sulla descrizione del tempo (come la consistenza statistica);il nucleo del metodo strutturale è quello di decomporre l'oggetto in modelli o primitivi di pattern, e diverse strutture di oggetti hanno diverse stringhe primitive (o stringhe). Utilizzando le primitive del modello dato per l'oggetto sconosciuto per trovare il confine di codifica, ottenere la stringa,e poi giudicare la sua categoria in base alla stringaIn termini di generazione di caratteristiche, molti nuovi algoritmi emergono costantemente, tra cui caratteristiche basate su wavelet, pacchetti wavelet, frattali e analisi dei componenti unici;macchine vettoriali di supporto per correlatori, la corrispondenza dei modelli deformati e la progettazione di classificatori lineari e non lineari sono in costante espansione.

3. Svantaggi apportati dall'apprendimento profondo

   L'apprendimento automatico tradizionale si basa principalmente sugli esseri umani per analizzare e stabilire la logica per l'estrazione delle caratteristiche,mentre l'apprendimento profondo simula il lavoro del cervello attraverso perceptroni a più strati e costruisce reti neurali profonde (come reti neurali convoluzionaliDurante il processo di formazione, tutti i livelli saranno continuamente ottimizzati.come la segmentazione automatica dell'area ROI- posizionamento della punteggiatura (i difetti sconosciuti possono essere rilevati in modo flessibile attraverso la visione anti-autentica); ri-rilevazione di difetti che non possono essere descritti o quantificati da immagini molto rumorose,come i difetti della buccia d'arancia■ distinguere i difetti veri e falsi nell'ispezione del rivestimento del vetro, ecc.SUALAB dalla Corea del SudIn questo contesto, la Commissione ha proposto una serie di misure per migliorare l'efficacia delle tecnologie dell'informazione.

4. Sviluppo della visione 3D

   La visione 3D è ancora agli inizi e molte applicazioni utilizzano la ricostruzione 3D della superficie, tra cui navigazione, ispezione industriale, ingegneria inversa, rilevamento, riconoscimento di oggetti,misurazione e classificazioneTuttavia, i problemi di precisione limitano l'applicazione della visione 3D in molti scenari.Credo che questo abbia un enorme potenziale per il futuro..

La visione artificiale ha un'ampia gamma di applicazioni industriali.Le sue funzioni principali sono:: misurazione, rilevamento, posizionamento, identificazione, ecc., pionieri tecnologici e sviluppatori di prodotti nel campo della fotodinamica, laser medici, sistemi e prodotti di visione artificiale medica,compresi principalmente: una gamma completa di macchine fotografiche industriali, macchine fotografiche speciali per la misurazione industriale delle immagini, macchine fotografiche speciali per il taglio laser, collettori di immagini speciali per le immagini microscopiche,sistemi di conferenza di imaging microscopico patologico ad altissima definizione, analisi patologica delle immagini microscopiche e sistemi di consultazione a distanza.unità di valutazione dei reperti culturali, indagine penale e giustizia, trasporti intelligenti e altre industrie.