隨著市場需求的日益增長和技術(shù)的進步，生產(chǎn)線的速度越來越快，自動化和智能化成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵所在，這也對產(chǎn)品的質(zhì)量控制提出了更高的要求。機器視覺技術(shù)作為實現(xiàn)這一目標的重要手段之一，已經(jīng)在多個行業(yè)中得到廣泛應(yīng)用，從物件/條碼辨識、產(chǎn)品檢測、外觀尺寸量測到機械手臂/傳動設(shè)備定位，都是機器視覺識別系統(tǒng)可以發(fā)揮的舞臺，應(yīng)用范圍十分廣泛，行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域更是多到令人眼花繚亂。
圖像視覺識別系統(tǒng)是利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的軟件系統(tǒng)。比如二維碼、條形碼等，將大量的數(shù)據(jù)信息存儲在這小小的碼中，通過條碼對產(chǎn)品進行跟蹤管理。在食品外包裝工業(yè)領(lǐng)域中，流水線高速圖像視覺識別系統(tǒng)對二維碼識別溯源，這算是其典型的應(yīng)用之一。通過機器視覺系統(tǒng)對各種材質(zhì)表面的條碼進行識別讀取，大大提高了流水線生產(chǎn)的效率。
以一家大型食品生產(chǎn)企業(yè)為例，為了確保食品安全和追蹤能力，該企業(yè)在包裝線上安裝了一套高速圖像視覺識別系統(tǒng)，以此來解決食品數(shù)據(jù)整合、抽檢和追蹤等問題，這套系統(tǒng)必須要具有以下特點：
- 高速采集：采用高速工業(yè)相機，能夠在極短的時間內(nèi)捕獲圖像。
- 智能識別：利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，系統(tǒng)能夠快速準確地識別二維碼中的信息。
- 質(zhì)量檢測：除了識別二維碼，系統(tǒng)還可以檢查包裝盒上的文字是否正確，以及包裝是否有缺陷。
- 實時反饋：一旦發(fā)現(xiàn)不合格產(chǎn)品，系統(tǒng)會立即發(fā)出警報，并將其從生產(chǎn)線上剔除。
DLIA工業(yè)缺陷檢測是一種基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)機器視覺檢測系統(tǒng)。DLIA系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型能夠從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到復(fù)雜的特征表示，從而提高識別的準確度，即使在光線變化、角度不同等條件下，DLIA也能夠保持穩(wěn)定的性能。通過訓(xùn)練不同的模型，DLIA還可以適應(yīng)多種類型的識別檢測任務(wù)，隨著新數(shù)據(jù)的加入，模型再進一步優(yōu)化識別效率，更準確地識別和分類產(chǎn)品中的各種缺陷，極大地推動了食品工業(yè)對機器視覺的應(yīng)用?？梢灶A(yù)見，未來會有更多行業(yè)采用類似的自動化檢測方案來確保流水線產(chǎn)品質(zhì)量，進而推動整個工業(yè)向更高層次、更智能化的方向邁進。
