標題：機器視覺工業(yè)視覺檢測發(fā)展的變化趨勢

　　如今時代發(fā)展迅猛，機器視覺工業(yè)視覺檢測也有了很大的變化，具體變化趨勢也從人工視覺轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器工業(yè)視覺。轉(zhuǎn)變有以下幾個點。

　　一.領(lǐng)域的改變：由人工質(zhì)檢過渡到機器視覺。

　　自動化的視覺檢測開始慢慢代替人工檢測，領(lǐng)域開始變大，不止是以前的流水線，還有醫(yī)療行業(yè)，汽車零部件，塑膠樣件等領(lǐng)域，人工質(zhì)檢過渡到機器視覺工業(yè)檢測。慢慢提高了工作的效率，增大了產(chǎn)品的質(zhì)量。

　　二.空間維度的改變：2D轉(zhuǎn)變?yōu)?D。

　　工業(yè)界基本都是三維的部件，而且二維成像畢竟是三維空間的實際情況的一種病態(tài)數(shù)據(jù)采集，所以目前圍繞3D的各種檢測、測量、機器人導(dǎo)引等項目層出不窮，這與計算機視覺的情況有異曲同工之處，結(jié)構(gòu)光、ToF、雙目等等技術(shù)各家公司也多如牛毛。

　　三.系統(tǒng)的實施因眾多的原因而被約束

　　如果你問我機器視覺檢查項目最重要的事情是什么，我肯定會說我可以得到一個高質(zhì)量的圖片。為了得到這樣的圖片，需要考慮的因素，如光源的選擇，鏡頭，傳感器，節(jié)奏，安裝布局，自動化集成，環(huán)境因素，工件狀態(tài)變化等。問題的哪一部分會影響你的圖像質(zhì)量，如果你沒有足夠好的照片，那么更強大的算法是無用的，因為生產(chǎn)線有很好的產(chǎn)率和節(jié)拍要求，整個視覺檢測系統(tǒng)不是快速可靠的，那么您的錯誤檢測率將非常高，這是無數(shù)制造商需要面對的問題。例如，我需要測試一個有幾個孔的鋁外殼的區(qū)域。當你的供應(yīng)商給你一批和另一批，表面的顏色是不同的或不均勻的，然后等待。您將不可避免地停止新的參數(shù)并重新驗證產(chǎn)品，這幾乎是不可能避免的。

　　四.核心技術(shù)發(fā)展，算法更新的速度比硬件更新速度慢。

　　從系統(tǒng)的角度看，硬件正向移動嵌入式發(fā)展，軟件智能程度遠遠不夠。目前，計算機視覺領(lǐng)域中的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機器視覺領(lǐng)域中的應(yīng)用很少。這是相對簡單的。當目標對象多變，功能復(fù)雜，且樣本數(shù)量不足時，就沒有機會使用深度學習，或者應(yīng)該回到傳統(tǒng)的老路，然后考慮實時嚴格的要求，機器視覺是特殊的。我們需要一種新的智能，它通常用于大多數(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，無論是創(chuàng)新的，改進的還是集成的。

　　機器視覺工業(yè)視覺檢測發(fā)展的變化趨勢大體就是這樣，也會隨著時間的推移，慢慢得到進步。但是有一點可以確定的是，機器視覺一定會取代人工視覺，生產(chǎn)質(zhì)量也會大部分的提高。