機(jī)器視覺表面質(zhì)量檢測，特別是實(shí)時(shí)檢測，圖像采集的數(shù)據(jù)量大，所以如何提高圖像處理速度顯得十分重要。提高圖像處理速度主要有兩種手段，一是改善和優(yōu)化圖像處理算法，算法既要簡單快速，又要兼顧實(shí)際效果；二是改善和優(yōu)化實(shí)現(xiàn)算法的手段實(shí)時(shí)圖像處理采集方案主要為下面幾個(gè)方面

提及機(jī)器人視覺，不免會(huì)想到計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器視覺，很多人會(huì)把這三者弄混。計(jì)算機(jī)視覺是以圖片認(rèn)知為基礎(chǔ)的科學(xué)，只通過圖片識(shí)別輸出結(jié)果，代表企業(yè)是谷歌。

一般來說，機(jī)器視覺系統(tǒng)包括了照明系統(tǒng)、鏡頭、攝像系統(tǒng)和圖像處理系統(tǒng)。對(duì)于每一個(gè)應(yīng)用，我們都需要考慮系統(tǒng)的運(yùn)行速度和圖像的處理速度、使用彩色還是黑白攝像機(jī)、檢測目標(biāo)的尺寸還是檢測目標(biāo)有無缺陷、視場需要多大、分辨率需要多高、對(duì)比度需要多大等。

專業(yè)激光打標(biāo)視覺視覺定位激光打標(biāo)

用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，視覺系統(tǒng)的硬件主要由鏡頭、攝像機(jī)、圖像采集卡、輸入輸出單元、控制裝置構(gòu)成。一套視覺系統(tǒng)的好壞則分別取決于攝像機(jī)像素的高低，硬件質(zhì)量的優(yōu)劣，更重要的是各個(gè)部件間的相互配合和合理使用。

機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的原點(diǎn)，但有部分人對(duì)此也存在認(rèn)識(shí)誤區(qū)，認(rèn)為機(jī)器人視覺跟AI、人工智能、深度學(xué)習(xí)捆綁在一起只是為了聽起來覺得高端而已。張先生解釋道，其實(shí)人工智能其實(shí)并不復(fù)雜，并不是有些人理解的機(jī)器和人一樣。

專業(yè)激光打標(biāo)視覺視覺定位激光打標(biāo)用機(jī)器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化程度。而且機(jī)器視覺易于實(shí)現(xiàn)信息集成，是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。

此外，有學(xué)者將LBP表達(dá)的局部信息與其他信息或算法結(jié)合構(gòu)成聯(lián)合特征量，賀永剛[83]提出了一種多結(jié)構(gòu)的局部二值模式，該算法結(jié)合各向同性采樣和各向異性采樣對(duì)局部二值模式進(jìn)行擴(kuò)展，利用圖像金字塔提取紋理圖像的微結(jié)構(gòu)和宏結(jié)構(gòu)信息。

機(jī)器視覺系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣泛。在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、國防、交通、醫(yī)療、金融甚至體育、娛樂等等行業(yè)都獲得了廣泛的應(yīng)用，可以說已經(jīng)深入到我們的生活、生產(chǎn)和工作的方方面面。

例如，它可以根據(jù)單目特征進(jìn)行目標(biāo)跟蹤、室內(nèi)定位和導(dǎo)航等。同時(shí)，單目視覺是其他類型視覺系統(tǒng)的基礎(chǔ)，如雙目立體視覺、多目視覺等，這些都是在單目視覺系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，通過附加的手段和措施實(shí)現(xiàn)的。(工業(yè)機(jī)器人視覺培訓(xùn)）