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為何工業4.0離不開機器視覺 看人類視覺VS機器視覺
日期:2022-11-09瀏覽量:1823來源:

  工業4.0的興起,信息化技術的浪潮加速了制造產業的變革步伐,人類視覺已經無法滿足現代企業高速發展的需求,因此,高精度、高效率且成本更低的制造需求,促使企業走向智能化和自動化的方向。機器視覺是實現工業自動化強有力的工具,與人類視覺相比,機器視覺的可靠性更高,客觀性更強,持續工作時間越長。


  傳統的生產線,是單純地依靠人類肉眼視覺,對生產的過程進行識別檢測,畢竟人的精力有限,檢測的速度慢,準確度也低。同時人眼僅能感知可見光波段,獲取信息有限。如果到了高溫、寒冷、狹窄或者高空等極端的場景下,人類的視覺檢測就沒辦法用了。所以,高效準確、靈活穩定、信息豐富、應用廣泛的機器視覺開始逐漸代替人類視覺,帶領生產制造業走向提速增效的發展之路。


  機器視覺常常用來檢測人眼難以識別的問題,比如物體的微小缺陷及形變、高壓電纜的放電檢測、不透明包裝的產品填充檢查等等。一套機器視覺系統一般包含光源、鏡頭、工業相機、機器視覺軟件等軟硬件產品,工業相機在合適的光照下采集被測物的圖像,再由機器視覺視覺軟件對圖像進行數字化分析及處理。在機器視覺中,相機快門時間可達微秒級,還能夠感知紫外到紅外的寬波段范圍光譜,且機器視覺產品有寬溫、抗振等不同性能可以選擇,適應性強,因此,相較于人類視覺,機器視覺成本更低,且更加高效穩定,應用廣泛。


  機器視覺和人類視覺的差別:


  1、觀測精度


  人類視覺:人類手工操作無法達到高精度要求。


  機器視覺:識別精度和抓取精度均高于人類操作精度,可精準地控制位移量。


  2、彩色識別能力


  人類視覺:對色彩的分辨能力強,但容易受人的心理影響,不能量化


  機器視覺:受硬件條件的制約,目前一般的圖像采集系統對色彩的分辨能力較差,但具有可量化的優點


  3、灰度分辨力


  人類視覺:差,一般只能分辨64個灰度級


  機器視覺:強,目前一般使用256灰度級,采集系統可具有10bit、12bit、16bit等灰度級


  4、空間分辨力


  人類視覺:分辨率較差,不能觀看微小的目標


  機器視覺:目前有4K×4K的面陣相機和8K的線陣相機,通過備置各種光學鏡頭,可觀測小到微米大到天體的目標


  5、速度


  人類視覺:人眼無法看清快速運動的目標


  機器視覺:快門時間可達到10μs左右,高速像機幀率可達到1000fps以上,處理器的速度越來越快


  6、感光范圍


  人類視覺:400nm-750nm范圍的可見光


  機器視覺:從紫外到紅外的較寬光譜范圍,另有X光等特殊相機


  7、智能化


  人類視覺:可對工件進行理性分析,對工件的具體詳細情況進行分析,得到一定規律。


  機器視覺:可以利用人工智能技術,但不夠智能,通過多次學習識別結果進行分析,按照人類設定思路進行。


  8、環境要求


  人類視覺:對環境溫度、濕度的適應性差,另外有許多場合對人有損害


  機器視覺:對環境適應性強,另外可加防護裝置


  9、環境適應


  人類視覺:人類在長期惡劣的環境中工作(比如激光環境等)對身體健康有很大的影響。


  機器視覺:可以長期總惡劣的工作環境中替代人工的位置。


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