2021年2月25日 机器视觉与计算机视觉技术

深度学习+机器视觉=下一代检测

将机器视觉和深度学习结合起来,将为企业在运营和投资回报(ROI)方面提供强大的手段。因此,抓住传统机器视觉和深度学习之间的差异,并理解这些技术如何相互补充——而不是竞争或替代——对于实现投资最大化至关重要。

在过去的十年里,技术的变化和改进是如此之多:设备移动性……大数据……人工智能(AI)……物联网……机器人……区块链……3D打印……机器视觉……在所有这些领域,创新的东西从研发实验室出来,改善我们的日常生活。

工程师喜欢采用和调整技术以适应他们艰难的环境和限制。在制造业中,战略性地规划采用和利用部分或全部这些技术将至关重要。

让我们关注人工智能,特别是基于深度学习的图像分析或基于示例的机器视觉。与传统的基于规则的机器视觉相结合,它可以帮助机器人装配者识别正确的部件,帮助检测产品上的部件是否存在或丢失或装配不当,并更快地确定这些问题。

什么是深度学习

在没有深入细节的情况下,让我们先了解下GPU硬件。 GPU(图形处理单元)在单个芯片上收集数千个相对简单的处理核心。他们的架构看起来像神经网络。它们允许部署模仿人类大脑的生物学启发和多层“深层”神经网络。

图1:传统机器视觉和深度学习之间的第一个区别包括:

1.开发过程(基于工具的规则编程与基于实例的培训);

2.硬件投资(深度学习需要更多的处理和存储);

3.工厂自动化用例。

通过使用这种架构,深度学习允许在没有明确编程的情况下解决特定任务。换句话说,经典计算机应用程序由人类编程为“任务特定”,但深度学习使用数据(图像,语音,文本,数字……)并通过神经网络训练它。从初始训练期间开发的主要逻辑开始,深度神经网络将在接收新数据时不断改进其性能。

它基于检测差异:它永久地查找一组数据中的变更和不规则。它对不可预测的缺陷反应敏感,人类天生擅长这一点。基于严格编程的计算机系统并不擅长。 (但与生产线上的人工检查员不同,计算机不会因为不断进行相同的迭代而感到疲倦。)

在日常生活中,深度学习的典型应用是面部识别(解锁计算机或识别照片上的人)…推荐引擎(流媒体视频/音乐服务或在电子商务网站购物时)…电子邮件中的垃圾邮件过滤…疾病诊断…信用卡欺诈识别…

深度学习技术基于训练数据做出非常精确的输出。它被用于预测模式、检测差异和异常,以及做出关键的业务决策。同样的技术现在正在迁移到高级制造实践中,用于质量检查和其他基于判断的用例。。

当针对正确类型的工厂应用实施时,结合机器视觉,深度学习将扩大制造业的利润(特别是与可能需要数年才能获得回报的其他新兴技术的投资相比)。

深度学习如何拓展机器视觉?

机器视觉系统依赖于放置在带有特定光学元件的工业相机内的数字传感器获取图像,这些图像被输入PC,通过专门的软件处理,分析,测量各种决策特征。机器视觉系统可靠、一致且保障制造精良的零件。它们通过逐步过滤和基于规则的算法运行。

在生产线上,基于规则的机器视觉系统可以高精度地每分钟检查数百甚至数千个零件。它比人工检查更具成本效益。可视化数据的输出是基于解决检查问题的程序化、基于规则的方法。

在工厂车间,传统的基于规则的机器视觉非常适合:指导(位置,方向……),识别(条形码,数据矩阵代码,标记,字符……),测量(距离与指定值的比较……),检查(缺陷和其他问题,如缺少安全封条,破损部分……)。

基于规则的机器视觉具有一组已知的变量:是存在还是不存在?这个物体与那个物体究竟有多远?这个机器人需要在哪里拿起这个部件?这些作业易于在受控环境中在装配线上部署。但是当事情不那么明确时会发生什么呢?

这就是需要深度学习的地方:

•解决视觉应用程序太难以使用基于规则的算法进行编程。

•处理令人困惑的背景和零件外观的变化。

•维护应用程序并在工厂车间重新训练新的图像数据。

•无需重新编程核心网络即可适应新的示例。

一个典型的工业例子:寻找电子设备屏幕上的划痕。这些缺陷在大小、范围、位置或具有不同背景的屏幕之间都有所不同。考虑到这些变化,深度学习将区分出好的和坏的部分。此外,在一个新的目标上训练网络(就像在一个不同的屏幕上)就像拍摄一组新的参考图片一样简单。

图2。典型的工业实例:寻找在尺寸、范围、位置或不同背景下的不同表面上的缺陷。

对于传统的基于规则的机器视觉系统来说,检测具有复杂表面纹理和外观变化的视觉相似部件是一个严峻的挑战。影响实用程序的“功能”缺省值几乎总是被拒绝的,但是“外观”异常可能不会被拒绝,这取决于制造商的需求和偏好。更重要的是:这些缺陷是传统机器视觉系统难以区分的。

由于难以分离的多个变量(光照、颜色变化、曲率或视野),一些缺陷检测非常难以用传统的机器视觉系统编程和解决。在这里,深度学习带来了其他合适的工具。

简而言之,传统的机器视觉系统使用一致且制造精良的零件可靠地执行,随着异常和缺陷库的增长,应用程序变得难以编程。对于需要人类视觉以及计算机速度和可靠性的复杂情况,深度学习将被证明是一个真正改变游戏规则的选择。

图3:与传统机器视觉相比,深度学习是:1。专为难以解决的应用而设计; 2.更易于配置; 3.容忍变化。

深度学习对工业制造的好处

在采用下一代工厂自动化工具时,基于规则的机器视觉和基于深度学习的图像分析是互补的,而不是非此即彼的选择。在一些应用程序中,比如测量,基于规则的机器视觉仍然是首选的和经济有效的选择。对于涉及广泛偏差和不可预测缺陷的复杂检查—在传统机器视觉系统中,数量太多且复杂到无法编程和维护—基于深度学习的工具提供了一个很好的替代方案。

Banner
Related Posts

3D视觉检测的未来:光度立体技术

2019年6月12日

2019年6月12日

利用3D表面定向,特别是它对反射光的影响,工业应用的光度立体产生对比度图像,突出了局部3D表面变化。

细数机器视觉的9大应用场景

2019年7月23日

2019年7月23日

本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景,目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的,若要对这些信息进行有效分析利用,则要依赖于机器视觉技术的发展,虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题,但离解决所有问题还很遥远,因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。

用于柔性显示器的缺陷检测系统

2019年5月10日

2019年5月10日

韩国国家计量院开发了一种用于自由曲面显示器(包括柔性显示器)的缺陷检测技术,该技术将帮助显示器制造商用在制造过程中通过拍摄的一张图像来检测缺陷。

基于计算机视觉和深度学习的智能缺陷检测

2019年9月4日

2019年9月4日

自亨利·福特首次引入装配线系统以来,质量控制一直是制造中的一个关键因素。其理念是,质量可以通过大规模生产流水线来实现,只要每个人在生产过程中各尽其责。从那时起,我们显然已经走了很长一段路。传统的装配线仍然以许多形式存在,尽管机器已经取代了许多手工过程。

韩国开发用于检测机械故障的机器视觉技术

2019年7月4日

2019年7月4日

韩国机械与材料研究所(KIMM)周二宣布,它已开发出一种新的机器视觉技术,可自动检测各种机器的故障。

快速创建三维纳米结构图像的新方法

2019年4月17日

2019年4月17日

通过X射线激光脉冲从两个方向照射物体(在图像中心切出十字)。在下一步骤中,将星形衍射图像重建为3-D对象

用机器视觉法监测石榴成熟过程

2019年11月19日

2019年11月19日

瓦伦西亚农业调查研究所(IVIA)、米格尔·埃尔南德斯·德埃尔切大学和巴伦西亚理工大学的科学家们研究了两种用于石榴质量监测的机器视觉技术。

纺织制造商将人工智能无缝集成到生产中的三种方式

2019年9月3日

2019年9月3日

人工智能正在改进纺织品制造商的经营方式。这一过程的每一个要素,包括纺织品生产、产品成本、质量控制、数据收集、统计过程控制、准时制制造和计算机集成制造,都在进行人工智能改造。

表面缺陷检测系统方案实施的七个步骤

2019年5月24日

2019年5月24日

表面缺陷检测系统主要以相机成像和图像处理技术为主,配置合适的相机和光源可以使被检测物体凸显表面缺陷或特征,使其检测系统能够实时、准确的对物体表面缺陷进行检测。

CCD成像在光源和色彩检测中的优势和应用

2019年7月25日

2019年7月25日

人类视觉感知是任何旨在被人类观看的照明或显示产品质量的最终标准。从平板电视到智能手机,灯泡到交通信号,VR球场的jumbotrons体育场,您的车内GPS到喷气式飞机的驾驶舱仪表,人类用户感知的以及他们注意到的任何缺陷都是决定性因素设备质量。人类对亮度和颜色的感知为操作和安全公差设定了基准。

工业机器人及机器人视觉系统详解

2019年3月26日

2019年3月26日

人类想要实现一系列的基本活动,如生活、工作、学习就必须依靠自身的器官,除脑以外,最重要的就是我们的眼睛了,(工业)机器人也不例外,要完成正常的生产任务,没有一套完善的,先进的视觉系统是很难想象的。

用于目标识别的自学习机器视觉系统

2019年7月8日

2019年7月8日

机器视觉是工业4.0,即工业物联网背景下高度自动化和无缝联网过程的关键技术。使用诸如深度学习之类的新的人工智能过程变得越来越重要。许多好处使这项技术具有吸引力,但同时它也有局限性。

机器视觉从发展到成熟,最新技术又有些什么?

2018年8月9日

2018年8月9日

这是机器视觉行业的一个演变时期。嵌入式视觉与深度学习和人工智能相结合, 将在生命科学、自驾游、安全和农业等传统制造业以外的市场继续蓬勃发展。

深度学习在机器视觉系统中的应用详解

2019年4月24日

2019年4月24日

随着机器视觉技术的不断发展,系统在不需要计算机编程的情况下也可以具有分析和分类对象的能力。而人工智能(AI)和深度学习是推动机器视觉发展的重要技术手段。

自动印刷代码检查解决方案

2019年4月17日

2019年4月17日

AutoCoding Systems将在米尔顿凯恩斯即将举行的UKIVA机器视觉会议上展示他们最新的视觉创新成果。由SICK AppSpace提供支持的4Sight解决方案是自动打印检测领域真正的行业突破。

Comments
发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注