機器視覺，或稱基于影像的自動檢測和分析，當(dāng)涉及準確和可靠的產(chǎn)品檢測時，擁有超越人類視覺的全面優(yōu)勢，且通常還結(jié)合了不同的技術(shù)。

人眼是個非常復(fù)雜的工具，但它也有局限性。例如，在檢查產(chǎn)品時，機器視覺不僅更快且準確得多。而人眼是個特別復(fù)雜的工具，與大腦結(jié)合，使我們能夠感知周圍環(huán)境，即使目標的確切形狀發(fā)生變化，也能夠在瞬間辨識它們。

運用視覺感知來分析我們的環(huán)境，并有一個能夠銳利聚焦特定區(qū)域的廣闊視野。隨著人類不斷適應(yīng)許多不同的刺激和環(huán)境以求生存，這些能力已經(jīng)在幾千年中逐漸演變進化。

但是，人類的視覺感受也有重要的局限性。首先，我們只有兩只眼睛，它們反應(yīng)太慢而無法詳細看到快速移動的物體，而且它們只對光譜的有限部分敏感，眩光和反射也妨礙了長時間專注物體某些屬性(如尺寸或顏色)的能力。另外，我們對于影像的感知和儲存還是很主觀，因此，難怪人眼無法進行準確測量，以至于它們不是驗證產(chǎn)品質(zhì)量的理想工具。

機器視覺：比人眼更可靠、更準確
機器視覺，或稱基于影像的自動檢測和分析，當(dāng)涉及準確和可靠的產(chǎn)品檢測時，擁有超越人類視覺的全面優(yōu)勢，且通常還結(jié)合了不同的技術(shù)。以下是兩個如何實現(xiàn)機器視覺系統(tǒng)，以確保生產(chǎn)環(huán)境中最高質(zhì)量的例子。

示例1：鑒于快速的節(jié)拍和對長期可靠性的需求，在這種情況下肉眼觀察不是一種選擇，然而，如果企圖這樣做，那么這樣的一個實驗會涉及一大堆人，這又將違背檢查的客觀性。機器視覺才是解決之道——六個攝影機使用非常快的快門速度和短暫的偏振光曝光(頻閃)觀察快速移動的產(chǎn)品。這能夠創(chuàng)建清晰的影像，其中的缺陷可看得清清楚楚，然后，特殊的軟件在50ms內(nèi)檢索所有缺陷，每天可工作24小時(透過使用實時操作系統(tǒng)或FPGA)，因此，這個系統(tǒng)在各方面都優(yōu)于人眼檢驗。

示例1 必須徹底檢查以20個/s的速度移動的產(chǎn)品。目標是以0.02mm2的精準度檢測誤差。

示例2：如果在這種情況下使用人眼進行檢查，則需要一個人能夠在以18km/h速度移動(即每秒一個)產(chǎn)品的2m表面上看到幾微米的缺陷，因此在這里，用肉眼檢查同樣不實際。唯一選擇是結(jié)合了高科技的機器視覺技術(shù)(如8k線掃描技術(shù))與快速鏡頭、LED線條燈和超高速“實時”圖像處理軟件的方案。

示例2 在以5m/s速度通過的物體上，必須在20mm的區(qū)域內(nèi)檢測到幾μm的缺陷。

人眼對比自我學(xué)習(xí)軟件

人眼有一個長項令人贊嘆：能發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的異?；蛉毕?。如果產(chǎn)品夠大，我們會立即在產(chǎn)品上發(fā)現(xiàn)缺陷，即使以前從未見過這個缺陷，也會立刻注意到一件小對象上的劃痕或衣服上的裂口。通常，當(dāng)拿起一件物品，轉(zhuǎn)動它、觀察反光，就會無意識地感受到異常，這與我們杰出的解讀能力結(jié)合，使人眼幾乎無與倫比。

然而，近年來，機器視覺技術(shù)已經(jīng)有了很大發(fā)展，現(xiàn)在在很多情況下能與人們的解讀能力相媲美。使用復(fù)雜的自學(xué)視覺算法，當(dāng)前的技術(shù)能夠以與人腦執(zhí)行任務(wù)相同的方式處理影像。如果提供內(nèi)建附加信息的圖片庫，智能軟件可自學(xué)在哪里發(fā)現(xiàn)錯誤，而無需任何人編寫任何一行程序代碼。這些附加信息可以指出哪些產(chǎn)品是好的，哪些是壞的，或顯示缺陷位于何處，且即使是改變設(shè)計的產(chǎn)品也能被快速辨識。

總結(jié)

在任何情況下，機器視覺都可以匹敵甚至超越我們眼睛和大腦的視覺檢測能力。