視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備如何不受背景影響進(jìn)行檢測(cè)？

以往視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備在客戶檢測(cè)現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)因客戶現(xiàn)場(chǎng)的光線強(qiáng)弱及背景變化導(dǎo)致檢測(cè)數(shù)值的變化而需要調(diào)整。而我司現(xiàn)在開(kāi)發(fā)的視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備開(kāi)發(fā)了多種預(yù)處理功能如實(shí)時(shí)濃淡補(bǔ)正，它可以消除漸變的濃淡變化，可以僅抽取缺陷的預(yù)處理功能：即取消工件表面產(chǎn)生的陰影或不均勻光量，補(bǔ)正為適合檢測(cè)的圖像，即使視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備現(xiàn)場(chǎng)每次濃淡狀況均發(fā)生變化仍可實(shí)時(shí)執(zhí)行補(bǔ)正，并僅抽取缺陷部位！處理的工作流程是：1，制作推定背景：根據(jù)參數(shù)抽取低于規(guī)定抽取尺寸的缺陷，推定適合背景圖像。2，從輸入圖像中減去推定背景圖像  3，調(diào)整圖像至適合狀態(tài)：圖像的較好調(diào)整可通過(guò)選明缺陷，暗缺陷的對(duì)象缺陷顏色，或提升增益/去除干擾，將差分圖像調(diào)整到更適合于視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備的圖像！

視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備說(shuō)白了就是用機(jī)器替代人眼完成檢測(cè)，具體實(shí)現(xiàn)的過(guò)程是用工業(yè)相機(jī)采集被檢測(cè)器件的圖像，而這個(gè)采集的過(guò)程可以說(shuō)是機(jī)器視覺(jué)非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)了，因?yàn)橐獙⒈徊杉枰獧z測(cè)的特征全部都體現(xiàn)出來(lái)，所以如何采集圖像需要不斷地根據(jù)器件的特征調(diào)整光源以及相機(jī)的參數(shù)，確保能夠采集到準(zhǔn)確的圖像需要不斷地進(jìn)行調(diào)整，

1.當(dāng)然這個(gè)時(shí)候是模擬量，然后利用的圖像處理軟件將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，

2.再對(duì)其進(jìn)行運(yùn)算，抽取目標(biāo)的待檢測(cè)特征，比如說(shuō)顏色、器件表面是否有劃痕、規(guī)格大小是否合格、表面涂料是否均勻等等等，

3.輸出結(jié)果，反饋到機(jī)械端對(duì)于器件進(jìn)行分檢，將不合格器件挑選出來(lái)。

機(jī)器視覺(jué)是人工智能正在快速發(fā)展的一個(gè)分支。簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，機(jī)器視覺(jué)就是用機(jī)器代替人眼來(lái)做測(cè)量和判斷。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)是通過(guò)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào);圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來(lái)抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作。