圖像識別中運(yùn)用得較多的主要是決策理論和結(jié)構(gòu)方法。決策理論方法的基礎(chǔ)是決策函數(shù)，利用它對模式向量進(jìn)行分類識別，是以定時(shí)描述(如統(tǒng)計(jì)紋理)為基礎(chǔ)的；結(jié)構(gòu)方法的是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結(jié)構(gòu)有不同的基元串(或稱字符串)，通過對未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再根據(jù)字符串判斷它的屬類。在特征生成上，很多新算法不斷出現(xiàn)，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及獨(dú)二分量分析；還有關(guān)子支持向量機(jī)，變形模板匹配，線性以及非線性分類器的設(shè)計(jì)等都在不斷延展。3、深度學(xué)習(xí)帶來的突破傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而深度學(xué)習(xí)則通過多層感知機(jī)模擬大腦工作，構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)來學(xué)習(xí)簡單特征、建立復(fù)雜特征、學(xué)習(xí)映射并輸出，訓(xùn)練過程中所有層級都會被不斷優(yōu)化。在具體的應(yīng)用上，例如自動ROI區(qū)域分割；標(biāo)點(diǎn)定位(通過防真視覺可靈活檢測未知瑕疵)；從重噪聲圖像重檢測無法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋板檢測中的真假瑕疵等。隨著越來越多的基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺軟件推向市場(包括瑞士的vidi，韓國的SUALAB，香港的應(yīng)科院等)，深度學(xué)習(xí)給機(jī)器視覺的賦能會越來越明顯。光學(xué)透鏡檢測設(shè)備，針對外觀不良、尺寸不良（含3D）的檢測。蚌埠玻璃面檢測設(shè)備

本文介紹了機(jī)器視覺在工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展歷程，通過其與人類視覺對比，凸顯出機(jī)器視覺的優(yōu)勢。但不可否認(rèn)的是，機(jī)器要做到完全替代人眼，仍有瓶頸需要突破。此外，通過對機(jī)器視覺的產(chǎn)業(yè)鏈情況進(jìn)行分析，對行業(yè)進(jìn)行梳理，有助于關(guān)注該領(lǐng)域的人士對機(jī)器視覺的未來趨勢作出預(yù)判。機(jī)器視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用歷史與發(fā)展機(jī)器視覺在工業(yè)上應(yīng)用領(lǐng)域廣闊，功能包括：測量、檢測、識別、定位等。產(chǎn)業(yè)鏈可以分為上游部件級市場、中游系統(tǒng)集成/整機(jī)裝備市場和下游應(yīng)用市場。汽車檢測設(shè)備品牌應(yīng)用于大眾發(fā)動機(jī)的主軸焊縫檢測，實(shí)現(xiàn)對接缺陷的檢測，同時(shí)誤判率低于1%.

本項(xiàng)目研發(fā)設(shè)計(jì)內(nèi)容主要由表面缺陷自動識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)、物流傳送系統(tǒng)及聯(lián)動控制設(shè)計(jì)，正次品分揀機(jī)械手設(shè)計(jì)等三個(gè)部分組成。通過該設(shè)備的成功實(shí)施預(yù)期能實(shí)現(xiàn)鏡片濾光片表面品質(zhì)缺陷特征的自動識別、正次品自動分揀、檢測精度達(dá)到10微米、檢測速度到180片/分鐘的目標(biāo)。鏡片檢測設(shè)備性能參數(shù)：1，能實(shí)現(xiàn)對紅外截止濾光片的雙面檢測；2，能自動識別崩邊、劃傷、灰塵和點(diǎn)子、印子等四種表面缺陷特征；3，具備次品自動分揀功能；4，檢測精度達(dá)到10μm；5，檢測速度達(dá)到180片/分鐘。臺州振皓自動化科技有限公司是“中科院計(jì)算所數(shù)控技術(shù)與產(chǎn)業(yè)化中心”孵化企業(yè)，公司以中科院計(jì)算所和蕭山工業(yè)研究院為技術(shù)依托，是國內(nèi)在柔性自動化生產(chǎn)線設(shè)計(jì)和自動化檢測解決方案方面擁有全自主知識產(chǎn)權(quán)的研發(fā)機(jī)構(gòu)。致力于成為國內(nèi)的自動化產(chǎn)品與服務(wù)的供應(yīng)商，力助國內(nèi)制造企業(yè)提高產(chǎn)品品質(zhì)、增加產(chǎn)品附加值、提升自身競爭力、參與國際市場競爭。公司將長期從事圖形圖像應(yīng)用領(lǐng)域和自動化領(lǐng)域的研究開發(fā)，提供機(jī)器視覺解決方案（如尺寸測量、缺陷檢測、模式識別、動態(tài)跟蹤與三維立體視覺技術(shù)等解決方案）、柔性生產(chǎn)線改造、企業(yè)信息化服務(wù)（如遠(yuǎn)程售后服務(wù)系統(tǒng)、智能倉儲管理系統(tǒng)、制造執(zhí)行系統(tǒng)）。

機(jī)器視覺主要研究用計(jì)算機(jī)來模擬人的視覺功能，通過攝像機(jī)等得到圖像，然后將它轉(zhuǎn)換成數(shù)字化圖像信號，再送入計(jì)算機(jī)，利用軟件從中獲取所需信息，做出正確的計(jì)算和判斷，通過數(shù)字圖像處理算法和識別算法，對客觀世界的三維景物和物體進(jìn)行形態(tài)和運(yùn)動識別，根據(jù)識別結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。從功能上來看，典型的機(jī)器視覺系統(tǒng)可以分為：圖像采集部分、圖像處理部分和運(yùn)動控制部分，計(jì)算機(jī)視覺是研究試圖建立從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取“所需信息”的人工智能識別系統(tǒng)。正***地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、***、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等諸多領(lǐng)域中。視覺技術(shù)研究與應(yīng)用的必要性視覺技術(shù)在國內(nèi)外發(fā)展極其必要。2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)極大沖擊了美國至全球的各個(gè)領(lǐng)域。美國汽車制造業(yè)“BigThree”頻臨破產(chǎn)，進(jìn)一步自動化是***出路。美國**推行“MadeinUS”計(jì)劃。出臺多個(gè)政策刺激鼓勵(lì)企業(yè)技術(shù)發(fā)明創(chuàng)新，視覺技術(shù)的應(yīng)用就顯得非常必要。近年在國內(nèi)，勞動力工資成本大幅提高，很多生產(chǎn)企業(yè)遷移到人力資源更低廉的國家和區(qū)域，食品、醫(yī)藥質(zhì)量事件不斷?！癕adeinChina”在世界聲譽(yù)亟需提高，為提高質(zhì)量保持競爭力，各領(lǐng)域的視覺檢測及高度自動化勢在必行。視覺檢測對工業(yè)自動化的重要性與日俱增。其他行業(yè)檢測設(shè)備，透鏡曲率、焦點(diǎn)檢測、光潔度檢測。

所述至少四個(gè)傳感器具體用于在感知所述待檢物經(jīng)過時(shí)向自身對應(yīng)的所述黑白相機(jī)或所述彩色相機(jī)發(fā)送觸發(fā)命令；所述至少兩個(gè)黑白相機(jī)和所述至少兩個(gè)彩色相機(jī)具體用于在收到觸發(fā)命令后進(jìn)行一次拍照或進(jìn)行預(yù)設(shè)次數(shù)的連續(xù)拍照。7.—種外觀檢測方法，其特征在于，應(yīng)用于包括傳送帶、至少兩個(gè)黑白相機(jī)、至少兩個(gè)彩色相機(jī)、至少四個(gè)鏡頭、至少四個(gè)傳感器、至少一個(gè)環(huán)形光源、至少一個(gè)同軸光源和數(shù)據(jù)處理單元的外觀檢測設(shè)備，所述方法包括采用所述傳送帶放置待檢物并使所述待檢物沿所述傳送帶的傳送方向移動；當(dāng)所述至少四個(gè)傳感器感知所述待檢物經(jīng)過時(shí)，向所述數(shù)據(jù)處理單元發(fā)送所述待檢物的位置信息，開啟自身對應(yīng)的所述黑白相機(jī)或所述彩色相機(jī)，并開啟自身對應(yīng)的所述環(huán)形光源或所述同軸光源，其中，所述傳感器包括至少四個(gè)，所述至少四個(gè)傳感器依次沿所述傳送帶的傳送方向設(shè)置；所述至少一個(gè)環(huán)形光源和所述至少一個(gè)同軸光源開啟，為自身對應(yīng)的所述黑白相機(jī)或所述彩色相機(jī)提供光源；所述至少兩個(gè)黑白相機(jī)和所述至少兩個(gè)彩色相機(jī)開啟，進(jìn)行拍照并向所述數(shù)據(jù)處理單元發(fā)送拍照結(jié)果，其中，所述至少兩個(gè)黑白相機(jī)依次沿所述傳送帶的傳送方向設(shè)置。眼鏡行業(yè)檢測設(shè)備，眼鏡、眼鏡片、眼鏡模具檢測。嘉興反光面檢測設(shè)備報(bào)價(jià)

偏折及干涉光學(xué)技術(shù)jingzhun檢測工業(yè)瑕疵。蚌埠玻璃面檢測設(shè)備

結(jié)構(gòu)方法的核是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結(jié)構(gòu)有不同的基元串(或稱字符串)，通過對未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再根據(jù)字符串判斷它的屬類。在特征生成上，很多新算法不斷出現(xiàn)，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及獨(dú)二分量分析；還有關(guān)子支持向量機(jī)，變形模板匹配，線性以及非線性分類器的設(shè)計(jì)等都在不斷延展。3、深度學(xué)習(xí)帶來的突破傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而深度學(xué)習(xí)則通過多層感知機(jī)模擬大腦工作，構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)來學(xué)習(xí)簡單特征、建立復(fù)雜特征、學(xué)習(xí)映射并輸出，訓(xùn)練過程中所有層級都會被不斷優(yōu)化。在具體的應(yīng)用上，例如自動ROI區(qū)域分割；標(biāo)點(diǎn)定位(通過防真視覺可靈活檢測未知瑕疵)；從重噪聲圖像重檢測無法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋板檢測中的真假瑕疵等。隨著越來越多的基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺軟件推向市場(包括瑞士的vidi，韓國的SUALAB，香港的應(yīng)科院等)，深度學(xué)習(xí)給機(jī)器視覺的賦能會越來越明顯。4、3d視覺的發(fā)展3D視覺還處于起步階段，許多應(yīng)用程序都在使用3D表面重構(gòu)，包括導(dǎo)航、工業(yè)檢測、逆向工程、測繪、物體識別、測量與分級等。蚌埠玻璃面檢測設(shè)備