Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle et de la technologie d'automatisation,inspection de la vision à la machine, en tant que moyen d'inspection efficace et précis, joue un rôle de plus en plus important dans la fabrication industrielle, le diagnostic médical, la surveillance de la sécurité et d'autres domaines.Inspection de la vision à la machinesimule le système visuel humain et utilise des caméras, des capteurs et des algorithmes pour identifier, localiser, mesurer et juger des objets cibles, améliorant considérablement l'efficacité de la production et la précision d'inspection.
La première étape de l'inspection de la vision machine est l'acquisition d'images. Grâce aux caméras ou capteurs haute résolution, le système peut capturer des informations d'image des objets cibles. Les images collectées sont généralement affectées par des facteurs tels que l'éclairage et le bruit, donc le prétraitement est nécessaire. Les techniques de prétraitement courantes comprennent le grisonnement, le filtrage, la détection des bords, etc., le but est d'améliorer la qualité de l'image et de faciliter une analyse ultérieure.
Une fois le prétraitement de l'image terminé, le système de vision machine extraitra les caractéristiques clés de l'image via des algorithmes. Ces caractéristiques peuvent être la forme, la couleur, la texture, etc. Les algorithmes d'extraction de caractéristiques communs incluent SIFT (transformée de fonctionnalités invariants à l'échelle), HOG (histogramme des gradients orientés), etc. Les caractéristiques extraites seront comparées au modèle pré-formé pour atteindre la reconnaissance de l'objet cible.
Le cœur de la détection de la vision machine réside dans l'analyse des données. Grâce à des algorithmes tels que l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones, le système peut analyser profondément les caractéristiques extraites et prendre des décisions correspondantes. Par exemple, dans la fabrication industrielle, le système de vision industrielle peut déterminer si le produit a des défauts; Dans le domaine médical, le système peut aider les médecins à identifier la zone des lésions.
L'objectif ultime de la détection de la vision machine est de fournir une rétroaction pour la production ou la prise de décision. Grâce à un lien avec l'équipement automatisé, le système peut obtenir un contrôle en temps réel. Par exemple, lorsqu'un défaut de produit est détecté, le système peut automatiquement déclencher le mécanisme de tri pour éliminer les produits non qualifiés.
