柔性自动生产线制造两个核心要素

文章出处：公司动态责任编辑：东莞市徽盛智能科技有限公司发表时间：2020-09-25

　　 “机器视觉”和“定位精度”是影响智能制造中柔性自动生产线的两大方面，机器视觉赋予柔性生产感知的能力实践中可以发现，机器视觉是在产品的自动化产线中实现“感知”的重要一环，机器视觉就是用机器代替人眼来做识别、测量、检测和语义理解。

随着人工智能技术的发展，机器视觉在工厂的应用增多，解决许多传统机器视觉无法处理的问题，图像识别主要包含特征提取和分类识别。传统提取的特征都是图像底层的视觉特征,并且需要具备一定专业知识人员进行特征的设计与选择，这种人工设计的特征需要经过大量的验证后才能证明其对某一种识别任务的有效性，这也在一定程度上限制了图像识别技术的应用。

针对传统图像处理算法遇到的局限，譬如以前在做一个二维码时，首先要知道二维码的特征，然后做图像预处理，找到二维码的问题，再解算二维码的数据，这种方式存在很多缺陷。

基于二维码特征的定位流程，背景杂乱、光照不均、透视形变、印刷质量差的二维码则难以识别。因为背景杂乱无规律，无法有效区分检测目标特征，此外在特定场景下目标特征发生明显变化。

因此，需要提高特征提取能力和泛化能力。深度学习应用于机器视觉时，采用深度学习卷积神经网络进行二维码识别，深度神经网络模拟人的视觉过程，前段层仅仅感知边缘轮廓，后端不同的层不同神经元局部“兴奋”生成局部特征，再到生成全景图像。这种自动提取图像特征的机制和类似人脑的处理过程大大改进了效果，后均能对二维码进行正确识别，从而大大提高了机器视觉识别成功率和提高了效率。

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