質(zhì)量控制對于所有行業(yè)都是的。從制造到醫(yī)學研究再到農(nóng)業(yè)，在整個過程中進行檢查有助于確保更高質(zhì)量的產(chǎn)品。過去，都是通過人工來完成的，需要發(fā)費很多時間進行檢查。但是由于強大的機器視覺，人類已經(jīng)擺脫了這些令人疲勞的任務(wù)這些單調(diào)重復(fù)性的工作。

機器視覺是如何開始的

機器視覺應(yīng)用在過去十年中急劇增長。機器視覺的應(yīng)用幾乎可以在各行各業(yè)中看到，從藥品檢查到選擇用于制造酒桶的合適木材。自動化工作幾乎都會有機器視覺。它提供更快、更可靠的結(jié)果。最終生產(chǎn)出更高效、質(zhì)量更好、成本更低的產(chǎn)品。

機器視覺檢測：它是如何工作的

機器視覺系統(tǒng)包括相機、圖像處理器和分析圖像的軟件。分析圖像后，自動化系統(tǒng)通常會做出決定。許多檢測應(yīng)用使用 2D 灰度圖像。具有高幀速率和大分辨率的傳感器可實現(xiàn)比以往更多的用例。借助能夠更快、更準確地吞吐量的相機和處理器，在更廣泛的視野中檢測更小的不一致性更容易獲得且成本更低。

機器視覺檢測的未來

隨著相機的不斷進步和更多功能的出現(xiàn)，檢查的數(shù)量和檢查的類型也在增加。標準相機架構(gòu)增加了更大的現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA)，允許更高水平的計算。這些組件非常適合成本較低的可擴展檢測應(yīng)用。

機器視覺檢測的一項進展是與人工智能和機器學習技術(shù)的集成。隨著該領(lǐng)域的不斷發(fā)展，機器視覺將不再局限于一組預(yù)編程變量。憑借基于海量數(shù)據(jù)集做出決策的能力，有朝一日可以消除檢查錯誤，從而提高消費者的產(chǎn)品安全性和質(zhì)量。