인공 지능 및 자동화 기술의 빠른 개발로기계 비전 검사효율적이고 정확한 검사 수단으로서 산업 제조, 의료 진단, 보안 모니터링 및 기타 분야에서 점점 더 중요한 역할을하고 있습니다.기계 비전 검사인간의 시각 시스템을 시뮬레이션하고 카메라, 센서 및 알고리즘을 사용하여 대상 객체를 식별, 찾기, 측정 및 판단하여 생산 효율성 및 검사 정확도를 크게 향상시킵니다.
기계 비전 검사의 첫 번째 단계는 이미지 획득입니다. 고해상도 카메라 또는 센서를 통해 시스템은 대상 객체의 이미지 정보를 캡처 할 수 있습니다. 수집 된 이미지는 일반적으로 조명 및 노이즈와 같은 요인에 의해 영향을 받으므로 전처리가 필요합니다. 일반적인 전처리 기술에는 회색, 필터링, 에지 감지 등이 포함됩니다. 목적은 이미지 품질을 향상시키고 후속 분석을 용이하게하는 것입니다.
이미지 전처리가 완료되면 Machine Vision 시스템은 알고리즘을 통해 이미지에서 주요 기능을 추출합니다. 이러한 기능은 모양, 색상, 텍스처 등이 될 수 있습니다. 일반적인 기능 추출 알고리즘에는 SIFT (Scale Invariant 기능 변환), HOG (지향적 구배의 히스토그램) 등이 포함됩니다. 추출 된 기능은 미리 훈련 된 모델과 비교하여 대상 객체의 인식을 달성합니다.
기계 비전 감지의 핵심은 데이터 분석에 있습니다. 딥 러닝 및 신경망과 같은 알고리즘을 통해이 시스템은 추출 된 기능을 깊이 분석하고 해당 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 산업 제조에서 기계 비전 시스템은 제품에 결함이 있는지 여부를 결정할 수 있습니다. 의료 분야에서 시스템은 의사가 병변 영역을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
Machine Vision Detection의 궁극적 인 목표는 생산 또는 의사 결정에 대한 피드백을 제공하는 것입니다. 자동 장비와의 연결을 통해 시스템은 실시간 제어를 달성 할 수 있습니다. 예를 들어, 제품 결함이 감지되면 시스템은 자동으로 분류 메커니즘을 트리거하여 자격이없는 제품을 제거 할 수 있습니다.
