A mesterséges intelligencia és az automatizálási technológia gyors fejlesztésével,gépi látás -ellenőrzés, mint hatékony és pontos ellenőrzési eszköz, egyre fontosabb szerepet játszik az ipari gyártásban, az orvosi diagnózisban, a biztonsági megfigyelésben és más területeken.Gépi látás -ellenőrzésSzimulálja az emberi vizuális rendszert, és kamerákat, érzékelőket és algoritmusokat használ a célobjektumok azonosítására, megtalálására, mérésére és megítélésére, jelentősen javítva a termelési hatékonyságot és az ellenőrzési pontosságot.
A gépi látás ellenőrzésének első lépése a képszerzés. Nagy felbontású kamerákon vagy érzékelőkön keresztül a rendszer rögzítheti a célobjektumok képinformációit. Az összegyűjtött képeket általában olyan tényezők befolyásolják, mint a megvilágítás és a zaj, tehát előfeldolgozásra van szükség. A gyakori előfeldolgozási technikák közé tartozik a szürkés, a szűrés, a szélérzékelés stb., A cél a képminőség javítása és a későbbi elemzés megkönnyítése.
Miután a kép előfeldolgozása befejeződött, a gépi látásrendszer algoritmusokon keresztül kinyeri a kép legfontosabb tulajdonságait. Ezek a tulajdonságok lehetnek alak, szín, textúra stb. A közös tulajdonság-extrakciós algoritmusok közé tartozik a SIFT (skála-invariáns szolgáltatás-transzformáció), a disznó (orientált gradiensek hisztogramja) stb. Az extrahált tulajdonságokat összehasonlítják az előre kiképzett modellel a célobjektum felismerésének elérése érdekében.
A gépi látás észlelésének lényege az adatelemzésben rejlik. Az olyan algoritmusok révén, mint a mély tanulás és az ideghálózatok, a rendszer mélyen elemezheti a kinyert tulajdonságokat és meghozza a megfelelő döntéseket. Például az ipari gyártás során a gépi látásrendszer meghatározhatja, hogy a termék hibái vannak -e; Az orvosi területen a rendszer segíthet az orvosoknak a lézió területének azonosításában.
A gépi látás észlelésének végső célja az, hogy visszajelzést adjon a termeléshez vagy a döntéshozatalhoz. Az automatizált berendezéssel való kapcsolódás révén a rendszer valós idejű vezérlést érhet el. Például, ha egy termékhibát észlelnek, a rendszer automatikusan kiválthatja a rendezési mechanizmust a képzetlen termékek eltávolításához.
