机器视觉与人工智能

深度学习图像识别技术 颠覆人工与质量生产方式变革

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机器视觉系统与人类视觉的差异

文章出处:责任编辑:人气:-发表时间:2015-12-24 09:50【

人类视觉的适应性很强,能够在复杂变化的环境中识别目标,具有高级智能,运用逻辑分析和推理能力去识别变化的目标,以及总计规律,虽然人类视觉对色彩的分辨能力强,但是极容易受人的心理影响,不能够很好的量化。而且对灰度的分辨能力也很差,一般只能分辨64个灰度级,在空间分辨能力上也不能够取得很好的效果,不能观看微小的目标。

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机器视觉则不同,机器视觉的灰度分辨力很强,就目前来说,一般可以使用256灰度级,采集系统具有10bit,等灰度,现在有4K*4K的面阵摄像机和8K的线阵摄像机,通过备置各种光学镜头,可以观测小到微米大到天体的目标,机器视觉对环境的要求不高,适应性强,另外可以根据需要添加防护装置,机器视觉的快门时间很快,可达到10微妙左右,高速相机帧率可到到1000以上,处理器的速度也越来快,虽然那可以利用人工智能机神经网络技术,但机器视觉的智能很差,不能很好地识别变化的目标,受硬条件的制约,目前一般的图像采集系统对色彩的分辨能力较差,但具有可量化的优点,机器视觉的不能地方案中,运用现代控制技术,结合工业镜头,对物体的成像质量和检测标准都有了很大的提升。

工业镜头在机器视觉系统中扮演者眼睛的角色,镜头在基本功能就是实现光束变换,在机器视觉系统中,镜头的主要是将成像目标在图像传感器的光敏面上,镜头的质量直接影响到机器视觉系统的整体性能,合理的选择和安装镜头,是机器视觉系统设计的重要换季。不同的工业镜头的成像质量有着千差万别,就算是同一类型的工业镜头也是如此,这些差异取决于材质,加工精度和镜片结构的不同,同时也会导致不同档次的工业镜头价格从几百元到几万元的巨大差异,如普密斯的千万像素工业镜头,定位就在中高端市场,很多镜头设计及生产厂家打进高端产品市场,必须对产品有更高的要求。

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