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    ●設備視覺檢測的概述

    一臺設備為什么能看到你？由于它有了自身的視覺。設備視覺檢測技術是一門涉及人工智能、神經生物學、心理物理學、計算機科學、圖像處理、模式識別等諸多領域的交叉學科。設備視覺檢測主要用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息內容，進行處理并加以理解，最后用于實際檢測、測量和控制，技術較大的特點是速度快、信息內容量大、功能多。設備視覺檢測主要用計算機來模擬人的視覺功能，但并不僅僅是人眼的簡單延伸，更重要的是具有人腦的一部分功能一一從客觀事物的圖像中提取信息內容，進行處理并加以理解，最后用于實際檢測、測量和控制。一個典型的工業設備視覺檢測應用軟件，包括數字圖像處理技術、機械工程技術、控制技術、燈源照明技術、光學成像技術、傳感器技術、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術、人機接口技術等。由于設備視覺是自行化的一部分，沒有自行化就不會有設備視覺，設備視覺軟硬件商品正逐漸成為協作生產制造過程中不同階段的關鍵軟件，無論是用戶還是硬件供應商都將設備視覺商品作為生產線上信息內容收集的工具，這就規定設備視覺商品大量采用標準化技術，直觀地說就是要隨著自行化的開放而逐漸開放，可以根據用戶的要求進行二次開發。

    ●設備視覺檢測的發展趨勢

    1、3D成像和拾箱

    工業自動化正在推動工廠變得更智能，并可以代替體力勞動并減少勞動力。用于質量控制檢查的機器視覺已被廣泛使用，但是隨著3D傳感器和機械手拾取集成解決方案的出現，新的市場正在打開。無論零件的位置和方向如何，機器人拾取系統都可以隨機拾取物體。3D視覺系統可以識別大量隨機放置的零件，例如手提箱和零件盒。由于機器人的動態處理，可以在不同的方向和堆棧上選擇復雜的對象。將人工智能（AI）與揀選操作相結合，可以實現自主零件選擇，提高生產率和周期時間，并減少過程中人機交互的需求。

    2、云端深度學習

    5G數據網絡的到來使自動駕駛汽車能夠執行基于云的機器視覺計算。大規模機器類型通信允許在云端為機器視覺應用程序處理大量數據。使用卷積神經網絡分類器的深度學習算法可以快速執行圖像分類，目標檢測和分割。來年，這些新的人工智能和深度學習系統的開發將有所增加。

    3、機器人

    根據國際機器人聯合會的數據，2018年是機器人銷售創紀錄的一年，工業機器人的銷售增長了31％。人類協作機器人，簡化使用和過程學習等趨勢有助于在工業自動化中促進機器人的使用。未來，工業機器人將使用直觀的界面更輕松，更快速地進行編程。人機協作將支持小批量，高復雜度的靈活生產。降低的使用復雜性使機器人和視覺系統在中長期得到廣泛使用。

    4、高光譜成像

    下一代模塊化高光譜成像系統可提供工業環境中化學材料的性能分析。化學彩色成像通過不同顏色的結果圖像可視化材料的分子結構。這樣就可以在標準機器視覺軟件中分析化學成分。典型的應用包括肉類生產中的塑料檢查，各種可回收材料的檢查以及氣泡藥檢查的質量控制。此類系統的主要障礙是處理所需數據的數量和速度，但是更快的處理，更好的算法和相機校準的發展仍然使其成為2019年的熱門話題。

    5、熱成像工業檢查

    熱像儀傳統上用于國防，安全和公共安全，熱像儀技術廣泛用于檢測。對于許多工業應用，例如汽車或電子工業中的零件生產，熱數據至關重要。盡管機器視覺可以看到生產問題，但它無法檢測到熱異常。熱成像和機器視覺的結合是一個不斷發展的領域，它使制造商能夠發現肉眼或標準相機系統看不到的問題。熱成像技術提供了非接觸式精確溫度測量和無損檢測，這是機器視覺和自動化控制的發展方向。