當前，工業(yè)領域仍是機器視覺的主要市場，在半導體及電子制造、汽車制造、機械制造、食品與包裝、制藥等行業(yè)的自動化生產過程中，機器視覺被廣泛應用于自動檢驗、過程控制和機器人引導等。隨著“工業(yè)”的深入發(fā)展和工業(yè)自動化的普及，機器視覺在工業(yè)制造領域的市場規(guī)模將穩(wěn)定增長。此外，在非工業(yè)領域，得益于自動駕駛、智能安防和智慧交通等領域的需求激增，機器視覺將獲得爆發(fā)式增長。Yole預計全球機器視覺相機市場將從2017年的20億美元增長到2023年的40億美元，復合年增長率（CAGR）為12%。傳統(tǒng)制造業(yè)的聚集地——北美一直是機器視覺比較大的市場，隨著全球制造中心向中國轉移，中國機器視覺市場正在繼北美、歐洲和日本之后，成為國際機器視覺廠商的重要目標市場。雖然相比發(fā)達國家，我國機器視覺起步較晚，不過當前中國制造正從“制造大國”向“制造強國”轉型升級，我國的制造生產逐漸從勞動密集型向技術密集型轉移，對機器視覺技術的需求十分強烈，可以預見中國的機器視覺未來市場潛力巨大。隨著智能制造產業(yè)發(fā)展和國家政策的大力扶持，我國機器視覺行業(yè)發(fā)展將迎來黃金時代。 AOI技術在的發(fā)展趨勢是什么？重慶MES系統(tǒng)定制開發(fā)
OCR流程現(xiàn)在就來整理一下常見的OCR流程，為了方便描述，那就舉文檔中的字符識別為例子來展開說明吧。假如輸入系統(tǒng)的圖像是一頁文本，那么識別時的首先是判斷頁面上的文本朝向，因為我們得到的這頁文檔往往都不是很完美的，很可能帶有傾斜或者污漬，那么我們要做的另外一件事就是進行圖像預處理，做角度矯正和去噪。然后我們要對文檔版面進行分析，對每一行進行行分割，把每一行的文字切割下來，再對每一行文本進行列分割，切割出每個字符，將該字符送入訓練好的OCR識別模型進行字符識別，得到結果。但是模型識別結果往往是不太準確的，我們需要對其進行識別結果的矯正和優(yōu)化，比如我們可以設計一個語法檢測器，去檢測字符的組合邏輯是否合理。比如，考慮單詞Because，我們設計的識別模型把它識別為8ecause，那么我們就可以用語法檢測器去糾正這種拼寫錯誤，并用B代替8并完成識別矯正。這樣子，整個OCR流程就走完了。從大的模塊總結而言，一套OCR流程可以分為：版面分析->預處理->行列切割->字符識別->后處理識別矯正從上面的流程圖可以看出，要做字符識別并不是單純一個OCR模塊就能實現(xiàn)的（如果單純的OCR模塊，識別率相當?shù)停ＹF陽自動檢測系統(tǒng)研發(fā)廠家那么應該提供怎樣的無序抓取解決方案呢？
高速圖像數(shù)據處理與軟件開發(fā)是自動光學檢測的主要技術。由于自動光學檢測是以圖像傳感獲取被測信息，數(shù)據量大，尤其是高速在線檢測，圖像數(shù)據有時是海量的，為滿足生產節(jié)拍需求，必須采用高速數(shù)據處理技術。常用的方法有共享內存式的多線程處理，共享內存或分布式內存多進程處理等；在系統(tǒng)實現(xiàn)上采用分布式計算機集群，把巨大的圖像分時、分塊分割成小塊數(shù)據流，分散到集群系統(tǒng)各節(jié)點處理。對于耗時復雜的算法，有時單靠計算機CPU很難滿足時間要求，這時還需配備硬件處理技術，如采用DSP、GPU和FPGA等硬件處理模塊，與CPU協(xié)同工作，實現(xiàn)快速復雜的計算難題。近幾年來，尤其我國2015年發(fā)布《中國制造2025》發(fā)展戰(zhàn)略以來，用機器代替人，即采用機器視覺或自動光學檢測代替人工視覺，實現(xiàn)產品零部件制造質量在線高效自動檢測和品質控制，得到諸多行業(yè)的青睞。AOI技術目前廣泛應用于工業(yè)、農業(yè)、生物醫(yī)療等行業(yè)，尤其在精密制造與組裝行業(yè)，如手機、液晶面板、硅片、印制電路板等領域，尤其是3DAOI機器人引導裝配與抓取，2DAOI表面缺陷技術發(fā)展異常迅速，各種高新技術檢測裝備層出不窮。
這些年深度學習的出現(xiàn)，讓OCR技術煥發(fā)第二春?，F(xiàn)在OCR基本都用卷積神經網絡來做了，而且識別率也是驚人的好，人們也不再需要花大量時間去設計字符特征了。在OCR系統(tǒng)中，人工神經網絡主要充當特征提取器和分類器的功能，輸入是字符圖像，輸出是識別結果，一氣呵成。當然用深度學習做OCR并不是在每個方面都很好，因為神經網絡的訓練需要大量的訓練數(shù)據，那么如果我們沒有辦法得到大量訓練數(shù)據時，這種方法很可能就不奏效了。其次，神經網絡的訓練需要花費大量的時間，并且需要用到的硬件資源一般都比較多，這幾個都是需要考慮的問題。在一些簡單環(huán)境下OCR的準確度已經比較高了（比如電子文檔），但是在一些復雜環(huán)境下的字符識別，在當今還沒有人敢說自己能做的很好?，F(xiàn)在大家都很少會把目光還放在如何對電子文檔的文字識別該怎么進一步提高準確率了，因為他們把目光放在更有挑戰(zhàn)性的領域。OCR傳統(tǒng)方法在應對復雜圖文場景的文字識別顯得力不從心，越來越多人把精力都放在研究如何把文字在復雜場景讀出來，并且讀得準確作為研究課題，用學界術語來說，就是場景文本識別（文字檢測+文字識別）。如何實現(xiàn)高效穩(wěn)定的機器視覺運用？
缺陷檢測系統(tǒng)使用的彩色CCD都采用雙線CCD（BayerPattern彩色CCD）或三線（R、G、B）CCD，這類彩色CCD存在兩個固有的問題：1）使用濾光片以過濾出紅、綠、藍三個單色，造成光譜和光子損失；2）由于使用多線（雙線或三線）CCD，成像存在空間偏差。這些固有問題終會導致生成的圖像顏色失真和細節(jié)丟失，其中基于BayerPattern（Bayerfilter）的雙線CCD問題會更為嚴重。這類相機，原理上每個濾光點（Pixel點位）只能通過紅、綠、藍之中的一種顏色，因此對應的Pixel點位實際只采集到單一顏色（紅、綠、藍中的一種）的信息，被濾除的其他兩種顏色信息是通過插值法補回——使用臨近Pixel點位的顏色信息進行大致估算，這使得其輸出的彩色信息相較于材料的實際彩色信息有較大差距。眾班科技是一家專注于機器視覺檢測領域，旨在幫助企業(yè)提高產品質量、發(fā)現(xiàn)產品不良、節(jié)約人工、降低生產成本。產品廣泛應用于薄膜、鋰電池、PCB、金屬、玻璃、紙、無紡布、太陽能等行業(yè)。機器視覺在工廠自動化的運用普遍嗎？四川MES系統(tǒng)定制
外觀缺陷檢測中如何打光？重慶MES系統(tǒng)定制開發(fā)
手機等移動電子產品的玻璃蓋板的表面缺陷檢測，是當下機器視覺的熱點應用，也是難點應用之一。針對玻璃蓋板表面的劃痕，分別使用普通線形光源和交叉線形光源對其進行檢測（光源架設方向與運動方向垂直）。使用普通線光源檢測“橫向劃痕”時缺陷可見，使用普通線光源檢測“縱向劃痕”時缺陷不可見，使用交叉線光源檢測“縱向劃痕”時缺陷可見。因此，在實際檢測過程中，將普通線光源和交叉線光源配合使用，可以很好地檢出玻璃蓋板上的橫豎劃痕。這種方法可用于檢測玻璃蓋板、薄膜、金屬面等產品上的劃痕和條紋等缺陷。平面無影光源能提供高均勻度的漫射照明，可以消除產品表面不平整形成的干擾，成像效果與“圓頂+同軸光源組合”類似，且相比于組合光源而言，更節(jié)省空間。在檢測表面不平整的物體時，如塑料等材質柔軟的包裝袋表面，推薦使用平面無影光源。用同軸光源時，光線明暗不均勻，無法檢測不平整物品；使用圓頂光源照明存在陰影，也無法檢測不平整物品；使用平面無影光源，打光均勻，成像清晰且包裝袋上的字體清晰可見，適用于檢測不平整物品表面。使用同軸光源時成像效果差，而使用平面無影光源的成像效果比較好。除此之外。重慶MES系統(tǒng)定制開發(fā)
四川眾班科技有限公司主要經營范圍是電子元器件，擁有一支專業(yè)技術團隊和良好的市場口碑。公司自成立以來，以質量為發(fā)展，讓匠心彌散在每個細節(jié)，公司旗下面板設備，協(xié)作機器人，CCD，機器視覺深受客戶的喜愛。公司秉持誠信為本的經營理念，在電子元器件深耕多年，以技術為先導，以自主產品為重點，發(fā)揮人才優(yōu)勢，打造電子元器件良好品牌。眾班科技秉承“客戶為尊、服務為榮、創(chuàng)意為先、技術為實”的經營理念，全力打造公司的重點競爭力。