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近年来,随着工业4.0及人工智能的发展,越来越多的自动化设备被广泛应用于生产过程中。工业4.0离不开智能制造,我国在2015年提出的“中国制造2025”宏伟计划中,--项战略对策就是“推行数字化网络化智能化制造”,而智能制造中,最核心的一环就是机器视觉。机器视觉是指通过机器来模拟人眼的功能,对客观事物进行信息提取,处理和分析,最终实现检测和判断,最终交给计算机进行控制。中国是机器视觉产业发展最为迅速的国家,目前已经在工业,航天,医疗,交通,科研等诸多行业进行了广泛的应用。
图1 机器视觉代替人眼
二、目前机器视觉存在问题
典型的工业机器视觉系统包括:光源,镜头,相机,图像采集卡,软件,监视器,输入/输出等。对于光学检测来说,机器视觉系统的性能主要取决于系统中光学相关部件,比如光源,镜头,相机等的性能。此外,光学检测要求的精度一般都较高,但是大多数相机在出厂时,并没有专门针对光学检测应用进行专门校准,往往会导致机器视觉系统的精度达不到要求,结果会出现误差。
比方说,如果将刚出厂的工业相机对着一个均匀照明的发光面进行拍照,拍摄出的图像四个角往往会出现暗区,这主要是由于相机镜头的余弦响应造成的。此外,由于相机传感器(CCD/CMOS)的非均匀性,也会导致对均匀光场成像的时候,图像的亮暗,颜色不均匀,如下图所示。以上这些因素,都会导致在一些精密的光学检测(比如平板显示检测)时,检测结果和真实情况出现较大偏差