機器視覺是一種無任何接觸、無任何損傷的自動檢測技術，具有安全可靠、應范廣泛、工作環(huán)境要求低，可不間斷連續(xù)工作、效率高等特點。機器視覺檢測系統(tǒng)通過光源和圖像傳感器來獲取產品的表面圖像，再利用圖像處理算法提取圖像的特征信息，然后根據特征信息對表面缺陷的定位、識別、分類等判定與統(tǒng)計，同時將數(shù)據存儲、輸出、查詢等相應的操作。

機器視覺表面缺陷檢測系統(tǒng)在圖像預處理模塊中，主要對圖像去噪、增強、復原、缺陷的檢測和目標分割。由于現(xiàn)場環(huán)境、工業(yè)相機成像差異、圖像傳輸損耗等產生圖像噪聲，這些噪聲降低了圖像的質量，對圖像預處理和分析帶來影響，要對圖像進行預處理降低噪聲干擾。

什么是人工智能視覺檢測

人工智能在視覺檢測方面的價值尤為明顯?；谌斯ぶ悄艿囊曈X檢測技術正在完善制造業(yè)商業(yè)運作的能力，基于人工智能的視覺檢測依賴于人工智能的兩個主要優(yōu)勢：計算機視覺和深度學習，通過深度學習能夠適應一系列環(huán)境，使其在眾多行業(yè)中都有所應用，與人眼能夠發(fā)現(xiàn)缺陷一樣，人工智能視覺系統(tǒng)也能做到這一點，并且效率更高。

人工智能視覺檢測的優(yōu)勢

1.提高效率

從前的自動化系統(tǒng)依賴于缺陷庫、異常列表和復雜的過濾器。為了確保信息的準確性，不斷積累信息、清理信息，以及重新執(zhí)行信息，其過程所花費的時間會降低有效性，浪費勞動力。人工智能和深度學習不需要長時間的編程或冗長的算法。該系統(tǒng)學習速度很快，幾個星期就能訓練完成。

2.產品改進和質量控制

制造商可以使用人工智能來記錄檢驗結果并評估產品質量。在整體過程中可以成功跟蹤數(shù)據并實施改進的指標包括：工藝配方、設備差異、部件供應商、工廠位置。此外，還可以對檢測圖像和結果進行跟蹤和記錄。這些措施防止了未來的故障，從而節(jié)省了時間和額外的生產成本。在所有的計劃和檢測中應用基于深度學習的機器視覺，可以幫助制造商及早識別和解決問題。

3.降低勞動力成本

人工智能解決方案的一致性比大多數(shù)專業(yè)的人類審查程度要高。人類檢測員必須經過培訓，大概每次只能保持15-20分鐘的高度集中。員工流動也是一個問題，人工成本每年都會增加。由于這些原因，基于人工智能的視覺檢測比手工勞動更劃算