寫在前面

從第一次工業(yè)革命到第三次工業(yè)革命，再到現如今的工業(yè)智能化的技術發(fā)展，你會發(fā)現工業(yè)領域的技術變革，就像一個波浪式前進的上拋物線。

在低谷期是技術突破的瓶頸期，一旦過了那個階段，就會有飛躍式發(fā)展。

上一個非專業(yè)的函數圖進行說明吧

或許這樣會好理解一些

就好像工業(yè)視覺檢測，從最開始替代人工檢測變成2維空間視覺進行捕捉檢測，到如今的3D視覺檢測定位，每一次都是技術的革新推動生產力的發(fā)展。

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工業(yè)視覺系統(tǒng)是用于自動檢驗、工件加工和裝配自動化以及生產過程的控制和監(jiān)視的圖像識別機器。（來源于搜狗百科）

簡單來說，就是用機器視覺代替人的雙眼和大腦來工作。

工業(yè)視覺可以做什么

1、檢測

在工業(yè)領域，主要是產品外形和表面缺陷檢驗，如木材加工檢測、金屬表面視覺檢測、印刷電路板缺陷檢查、焊縫缺陷自動識別等。目前已經從二維升級到了3D視覺檢測，從平面到立體，檢測結果精準度更高。

2、識別

比如在醫(yī)學上的應用。機器視覺主要用于醫(yī)學輔助診斷。

3、測量

比如在橋梁檢測領域中的應用。人工檢測法和橋檢車法效率低，漏檢率高，實時性差，很難大幅應用。而基于機器視覺的檢測方法是利用CCD相機獲取橋梁表觀圖片，然后運用計算機處理后自動識別出裂縫圖像，并從背景中分離出來然后進行裂縫參數的計算的方法，具有很好的應用前景。

4、定位

比如在交通監(jiān)控領域中的應用上。比如說在重要的十字路口安放攝像頭，就可以利用攝像頭的快速拍照功能，實現對違章、逆行等車牌的車牌進行自動識別、存貯，以便相關的工作人員進行查看。

工業(yè)視覺如何實現

視覺檢測工作原理，盡管機器視覺應用各異，但都包含以下幾個過程：

①圖像采集：光學系統(tǒng)采集圖像，將圖像轉換成數字格式并傳入計算機存儲器。

②圖像處理：處理器運用不同的算法來提高對檢測有影響的圖像因素。

③特征提取：處理器識別并量化圖像的關鍵特征，例如位置、數量、面積等。然后將這些數據傳送到控制程序。

④判別和控制：處理器的控制程序根據接收到的數據做出結論。

工業(yè)視覺檢測的優(yōu)勢

1

效率更高

2

準確性更高

3

總體成本更低

4

總體成本更低

5

數字化統(tǒng)計管理

6

可適用于危險的檢測環(huán)境

7

不會對產品造成接觸損傷

8

總體成本更低

9

避免二次污染

10

總體成本更低

關于視覺檢測中的雙目相機

下圖為3D視覺檢測中各類型在不同維度的對標（僅供參考）

由于目前3D視覺檢測有4種主流模式，這里主要說基于雙目攝像測量的模式，雙目測量的視覺檢測，其實之前就有，只不過有時候有些流水線生產并不是很需要，但是有些行業(yè)對這個產品精準度要求比較高，比如汽車行業(yè)里面的：油封視覺檢測系統(tǒng)，發(fā)動機彈簧疏密方向視覺檢測系統(tǒng)，發(fā)動機彈簧顏色視覺檢測系統(tǒng)，汽車發(fā)動機氣門桿視覺檢測系統(tǒng)，活塞卡環(huán)檢測系統(tǒng)，汽車后視鏡視覺檢測系統(tǒng)，這些都需要3D視覺檢測才能更精準一些，而且多數也傾向于選擇雙目攝像頭進行測量。

↑上圖為雙目相機的立體視覺圖

如果不好直觀理解，可以想一下3D眼鏡給你的感受，差不多道理

基于雙目相機的3D檢測，因為兩部相機所以會有兩個傳感器，這樣可以分別得到兩組圖像的深度信息，這樣建立一個三維坐標系，通過已知的傳感器之間的距離，來計算被檢測對象的深度信息。這個就是跟我們人眼的深度感知原理類似，人眼的左右兩只眼睛可以分別看到一幅圖像，并且兩幅圖像是有差異的，尤其同一個物體是有差異在里面的，大腦就可以計算出兩只眼睛之間的差異，而深度學習的那個系統(tǒng)就是模仿的大腦寫的一組代碼去判別。

關于這個雙目相機，歐比鄰·奧視得倍的UM系列動作捕捉相機、GM系列動作捕捉相機都可以應用，GM相機清晰度、精準度更高一些,UM系列相機更輕便更便攜。兩者都有可以提供二次開發(fā)SDK，用戶基于SDK可以進行個性化產品設計，其定位精準度都達到亞毫米級別，具體選擇還是要看大家的具體需求。關于本公司的這兩款相機，具體參數，可以點擊下方鏈接進行了解。歡迎有相關領域需要的單位找我司溝通具體的技術產品應用。

GM系列動作捕捉相機

UM系列動作捕捉相機

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原文標題：高速相機|工業(yè)領域的視覺檢測

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審核編輯 黃昊宇