Yapay Görme Muayene Teknolojisinin "Görsel Muayene Çözümü" Gelişim Trendi

1. Görüntü alma teknolojisi hızla gelişiyor

   CCD, CMOS ve diğer sabit yazılımlar gittikçe olgunlaşıyor, görüntü duyarlı cihazların boyutu küçülmeye devam ediyor, piksel sayısı ve veri hızı artmaya devam ediyor,çözünürlük hızı ve kare hızı iyileştirme hızlı olabilir, ve ürün serisi giderek daha bol hale geliyor. kazanç, kapak ve sinyal-gürültü oranı gibi parametreler sürekli olarak optimize ediliyor ve temel test göstergeleri (MTF, çarpıtma,Sinyal gürültü oranı, ışık kaynağı parlaklığı, tekdüzelik, renk sıcaklığı, sistem görüntüleme yeteneklerinin kapsamlı değerlendirilmesi vb.)Daha önce zor görüntülendirme sorunlarının sürekli olarak çözülmesine olanak tanıyor..

2. Görüntü işleme ve desen tanıma hızla gelişir

   Görüntü işleme, görüntülerden yüksek hassasiyetli kenar bilgilerini çıkararak,Başlangıçta arka plan gürültüsüne karışmış ve doğrudan tespit edilmesi zor olan birçok düşük kontrastlı kusur çözülmeye başladı.

   Kalıp tanıma açısından, bir etiketleme süreci olarak görülebilir. Belirli ölçümler veya gözlemler temelinde, tanınacak kalıplar ilgili kalıplara ayrılır.Karar teorisi ve yapısal yöntemler esas olarak görüntü tanıma konusunda kullanılırKarar teorisi yönteminin temeli, zamanlama açıklamasına (statistiksel doku gibi) dayanan kalıp vektörlerini sınıflandırmak ve tanımlamak için kullanılan karar fonksiyonudur.Yapısal yöntemin özü nesneyi kalıplara veya kalıp ilkelerine ayırmaktır, ve farklı nesne yapılarının farklı ilkel dizileri (veya dizileri) vardır.ve sonra dizeye göre kategorisini yargılayın.Özellik üretimi açısından, dalgalara, dalga paketlerine, fraktallara ve benzersiz bileşen analizinin temelinde özellikler de dahil olmak üzere birçok yeni algoritma sürekli ortaya çıkıyor;Korrelatör destek vektör makineleri, deforme şablon eşleşmesi ve doğrusal ve doğrusal olmayan sınıflandırıcıların tasarımı sürekli olarak genişletiliyor.

3. Derin öğrenmenin getirdiği atılımlar

   Geleneksel makine öğrenimi esas olarak özellik çıkarımı için analizi ve mantığı oluşturmak için insana dayanır.Derin öğrenme, çok katmanlı algılayıcılar aracılığıyla beyin çalışmasını taklit ederken, derin sinir ağları (konvolusiyonel sinir ağları gibi) oluşturur.Eğitim sürecinde, tüm seviyeler sürekli olarak optimize edilecektir.Otomatik ROI alan segmentasyonu gibi; noktalama konumlandırması (tanımlanamayan kusurlar anti-gerçek görme yoluyla esnek bir şekilde tespit edilebilir); yoğun gürültülü görüntülerden tanımlanamayan veya ölçülemeyen kusurların yeniden tespit edilmesi,Portakal kabuğu kusurları gibi.• cam kaplama denetiminde gerçek ve sahte kusurları ayırt etmek vb.Güney Kore'den SUALAB, Hong Kong'dan ASTRI vb.), derin öğrenme yoluyla makine görme gücünün güçlendirilmesi giderek daha belirgin hale gelecek.

4. 3 boyutlu görmenin geliştirilmesi

   3 boyutlu görme hala ilk aşamalarında ve birçok uygulama, navigasyon, endüstriyel denetim, ters mühendislik, anketleme, nesne tanıma,ölçüm ve sınıflandırmaBununla birlikte, doğruluk sorunları birçok senaryoda 3 boyutlu görmenin uygulanmasını sınırlamaktadır.Gelecekte bunun büyük bir potansiyeli olduğuna inanıyorum..

Yukarıdaki, Dior Teknoloji editörü tarafından size sunulan makine görme denetim teknolojisinin gelişim eğilimidir.Temel işlevleri şunlardır:: ölçüm, algılama, konumlandırma, tanımlama vb., fotodinamik, tıbbi lazerler, tıbbi makine görme sistemleri ve ürünleri alanında teknoloji öncüleri ve ürün geliştiricileri,Çoğunlukla dahil: endüstriyel kameraların tam yelpazesi, endüstriyel görüntü ölçümü için özel kameralar, lazer kesimi için özel çapraz kameralar, mikroskobik görüntüleme için özel görüntü toplayıcılar,ultra yüksek çözünürlüklü patolojik mikroskobik görüntüleme konferans sistemleri, patolojik mikroskobik görüntü analizi ve uzaktan görüşme sistemleri.kültürel kalıntı değerlendirme birimleri, suç soruşturması ve adalet, akıllı ulaşım ve diğer endüstriler.