Performing visual inspection with deep learning aided by traditional machine vision

傳統機器視覺輔助下的深度學習視覺檢測

機器視覺是一種圖像處理技術，它使自動化設備能夠掃描有限視野內的物體，解釋它們的方向，並根據預編程的序列做出反應。智慧攝影機或「機器視覺感測器」通常透過數位化和傳輸，用於電腦分析的幀來支持機器視覺系統，但一些智慧攝影機也可以作為獨立的視覺系統，而無需依賴外部處理設備。

與標準工業或商用攝影機不同，智慧攝影機可以解碼它們捕獲的圖像，從而減少對人類感知的依賴。智慧攝影機可以將幀數位化，確定是否應該將其傳送到外圍計算系統，並且在某些情況下，無需借助外部分析就可以決定對圖像的適當反應。它具有比傳統攝影機更廣泛的功能，並且可以執行相對複雜的自動化操作。

智慧攝影機的規格

機器視覺通常是一個多階段系統，在圖像處理的初始階段使用智慧攝影機。雖然智慧攝影機不能像人眼那樣「看」，但它可以透過模式辨識軟體檢查像素簇，並根據編程知識得出簡單的結論，從而近似視覺。用於實現此目的的組件包括：

感測器：圖像檢測設備，例如電荷耦合器件 (CCD) 或互補金屬氧化物半導體 (CMOS)，可將鏡頭投影轉換為電壓序列，然後可以將其數位化或儲存在內存中。
數位化電路：一種將一組點映射到圖像上，並將它們轉換為像素，以創建數位表示的轉換設備。
中央處理單元：一個 CPU，或者在某些情況下是一個數位信號處理器 (DSP)，它執行用於解釋數位圖像代碼的算法程序。
儲存硬體：主要和次要內存，例如 RAM 或 Flash，用於運行 CPU 程序，或記錄和儲存圖像以備將來使用。
通訊技術：一種將攝影機連接到外部設備的方法。乙太網或 RS232 信號將編碼圖像傳輸到電腦進行分析，或向反應設備發送指令。
照明設備/LED：用於更清晰圖像捕獲的照明設備。

智慧攝影機功能通常因型號而異。某些類型可能包含所有列出的組件，而其他類型僅保留支持更大機器視覺系統所需的感測器、數位電路和通信接口。

工業品質控制

智慧攝影機用於許多自動化功能，無論是補充多部分機器視覺系統，還是作為獨立的圖像處理單元。由於其成本效益和相對易用性，智慧攝影機可能是簡化自動化方法，或將視覺系統整合到製造操作中的有效選擇。

在工業生產中，製造商經常使用智慧攝影機進行檢查和品質保證。可以對智慧攝影機進行編程，以檢測結構或組件缺陷、缺失零件、有缺陷或變形的零件，以及其他與預期設計的偏差。如果與適當的自動化設備（例如機械臂或卷收器）聯網，則具有處理能力的智慧攝影機可以向儀器發出信號，以移除有缺陷的產品。或者，智慧攝影機可以標記變形的產品以供以後移除。

智慧攝影機也用於工業測量。使用感測器，智慧攝影機可以在不直接接觸的情況下，確定和記錄組件的實體尺寸。根據視覺系統的複雜程度，這些測量可能涉及高精度分析和增量掃描。驗證產品尺寸的能力也用於品質保證，以檢查是否符合設計規範。

代碼讀取和辨識

代碼讀取和認證需要的處理能力比產品檢查少，因此相對簡單的智慧攝影機型號可以執行此類操作。條碼提供機器可讀的數據，可以被智慧攝影機快速掃描，從而能夠以相對較快的速度，對大量印有代碼的產品進行認證。智慧攝影機可以驗證條碼是否已應用於適當的產品，或確定代碼是否包含正確的數據。

光學字符辨識是一種更複雜的代碼讀取形式，需要智慧攝影機來辨識打字文本。身份驗證的速度可能比讀取條碼的速度慢，但只要有足夠的處理能力，智慧攝影機就可以高度準確地分析文本。這對於確保印刷材料顯示正確的拼寫和詞序，以及產品標籤符合設計非常有用。

與自動化工具結合使用時，智慧攝影機可以提供運動校正和重新定位數據。透過網路，智慧攝影機可以與機器人設備進行通信，以幫助它對零件進行分類或辨識。此過程透過提高零件操作的準確性，來幫助提高自動化服務的效率。

智慧攝影機的其他用途

由於智慧攝影機的功能主要取決於其圖像處理能力，因此該設備可適應多種需求。智慧攝影機用戶，可以開發或購買客製化軟體，來滿足特定的機器視覺需求，範圍從產品質保證到執法支持。

一些機器視覺系統形成視覺感測器網路，它使用位於特定位置的多個智慧攝影機，從多個角度捕捉單個物體或區域的圖像。這種方法適用於融合在一起的大量圖像，比每個攝影機獲得的單個圖像更有用的情況。感測器網路可以有效地監控環境條件、追踪運動中的物體或模擬圖像的 3D 表示。

智慧攝影機中使用的技術也已應用於生物辨識系統。視網膜、面部或指紋掃描用於安全目的。智慧攝影機的處理器可以執行程序，這些程序使用辨識算法，來驗證一個人的身份或追踪他的位置。（有關 BioMetrics 的更多資訊，請訪問BioMetric Consortium。）