"راه حل بازرسی بصری" روند توسعه فناوری بازرسی بینایی ماشین

1. تکنولوژی تصاویری به سرعت در حال توسعه است

   CCD، CMOS و سایر نرم افزارها به طور فزاینده ای بالغ می شوند، اندازه دستگاه های حساس به تصویر همچنان کاهش می یابد، تعداد پیکسل ها و سرعت داده همچنان افزایش می یابد،سرعت رزولوشن و بهبود نرخ فریم می تواند سریع گفته شود، و مجموعه محصولات به طور فزاینده ای فراوان می شود. پارامترهای مانند افزایش، شاتر و نسبت سیگنال به سر و صدا به طور مداوم بهینه سازی می شوند و شاخص های اصلی آزمایش (MTF، تحریف،نسبت سیگنال به سر و صدا، روشنایی منبع نور، یکسانی، دمای رنگ، ارزیابی جامع قابلیت های تصویربرداری سیستم و غیره) برای انتخاب جامع منابع نور، لنزها و دوربین ها استفاده می شود.اجازه می دهد تا بسیاری از مسائل تصویربرداری قبلا دشوار به طور مداوم از طریق شکسته شود.

2. پردازش تصویر و تشخیص الگوها به سرعت توسعه می یابد

   در پردازش تصویر، با استخراج اطلاعات حاشیه ای با دقت بالا از تصاویر،بسیاری از نقایص کنتراست پایین که در ابتدا در سر و صداهای پس زمینه مخلوط شده و تشخیص مستقیم آنها دشوار است، شروع به حل می شود..

   از نظر تشخیص الگو، می توان آن را به عنوان یک فرآیند برچسب گذاری در نظر گرفت. بر اساس اندازه گیری یا مشاهدات خاص، الگو هایی که باید تشخیص داده شوند به الگوهای مربوطه تقسیم می شوند.نظریه تصمیم گیری و روش های ساختاری عمدتا در تشخیص تصویر استفاده می شودپایه ی روش نظریه ی تصمیم گیری، تابع تصمیم گیری است که برای طبقه بندی و شناسایی وکتورهای الگویی استفاده می شود و بر اساس توصیف زمان بندی (مانند بافت آماری) است.هسته روش ساختاری این است که شی را به الگوها یا الگوهای اولیه تجزیه کند.، و ساختار های مختلف شی دارای رشته های ابتدایی مختلف (یا رشته ها) هستند. با استفاده از الگوهای ابتدایی داده شده برای شی ناشناخته برای پیدا کردن مرز رمزگذاری، رشته را بدست می آوریم،و بعد بر اساس رشته دسته بندی آن را قضاوت کنیداز نظر تولید ویژگی، بسیاری از الگوریتم های جدید به طور مداوم در حال ظهور هستند، از جمله ویژگی های مبتنی بر موج ها، بسته های موج، فراکتال ها و تجزیه و تحلیل اجزای منحصر به فرد؛دستگاه های بردار پشتیبانی همبستگی، تطبیق الگوی تغییر شکل، و طراحی طبقه بندی های خطی و غیر خطی به طور مداوم گسترش می یابد.

3. پیشرفت هایی که از طریق یادگیری عمیق به دست آمده است

   یادگیری ماشین سنتی عمدتاً به انسان ها برای تجزیه و تحلیل و ایجاد منطق برای استخراج ویژگی متکی است،در حالی که یادگیری عمیق کار مغز را از طریق درکترون های چند لایه شبیه سازی می کند و شبکه های عصبی عمیق (مانند شبکه های عصبی پیچیدگی) ایجاد می کند، و غیره) برای یادگیری ویژگی های ساده، ایجاد ویژگی های پیچیده، یادگیری نقشه برداری و خروجی. در طول فرآیند آموزش، تمام سطوح به طور مداوم بهینه سازی می شوند. در برنامه های کاربردی خاص،مثل بخش بندی اتوماتیک منطقه ROIموقعیت گذاری علامت گذاری (عایب های ناشناخته را می توان به طور انعطاف پذیر از طریق دید ضد واقعی تشخیص داد) ، تشخیص مجدد عایب هایی که نمی توانند از تصاویر بسیار سر و صدا توصیف یا کمیاب شوند،مثل نقص پوست پرتقال؛ تشخیص نقص های واقعی و نادرست در بازرسی پوشش شیشه و غیره به عنوان بیشتر و بیشتر نرم افزار بینایی ماشین مبتنی بر یادگیری عمیق در بازار معرفی می شود (از جمله vidi از سوئیس،SUALAB از کره جنوبی، ASTRI از هنگ کنگ و غیره) ، توانمندسازی بینایی ماشین توسط یادگیری عمیق به طور فزاینده ای آشکار خواهد شد.

4. توسعه دید سه بعدی

   دید سه بعدی هنوز در مراحل ابتدایی است و بسیاری از برنامه ها از بازسازی سطح سه بعدی استفاده می کنند، از جمله ناوبری، بازرسی صنعتی، مهندسی معکوس، سنجش، تشخیص اشیاء،اندازه گیری و درجه بندیبا این حال، مسائل دقیق، کاربرد دید سه بعدی را در بسیاری از سناریوها محدود می کند. اولین کاربرد در مهندسی در حال حاضر اندازه گیری حجم قطعات استاندارد در لجستیک است.من باور دارم که این یک پتانسیل بزرگ در آینده دارد..

در بالا روند توسعه فناوری بازرسی بینایی ماشین توسط سردبیر Dior Technology به شما معرفی شده است. بینایی ماشین دارای طیف گسترده ای از کاربردهای صنعتی است.وظایف اصلی آن عبارتند از:: اندازه گیری، تشخیص، موقعیت، شناسایی و غیره، پیشگامان فناوری و توسعه دهندگان محصول در زمینه فوتودینامیک، لیزرهای پزشکی، سیستم ها و محصولات بینایی ماشین پزشکی،عمدتا شامل: طیف گسترده ای از دوربین های صنعتی، دوربین های ویژه برای اندازه گیری تصویر صنعتی، دوربین های خاص برای برش لیزر، جمع آوری کننده های تصویر ویژه برای تصویربرداری میکروسکوپی،سیستم های کنفرانس تصویربرداری میکروسکوپی پاتولوژیک با وضوح فوق العاده بالامحصولات به طور گسترده ای در موسسات تحقیقاتی علمی، بیمارستان ها و مدارس، کارخانه ها و شرکت های معدن استفاده می شود.واحدهای ارزیابی آثار فرهنگی، تحقیقات جنایی و عدالت، حمل و نقل هوشمند و صنایع دیگر.