人眼是個非常複雜的工具,但它也有侷限性。例如,在檢查產品時,機器視覺不僅更快且準確得多。而人眼是個特別複雜的工具,與大腦結合,使我們能夠感知周圍環境,即使目標的確切形狀發生變化,也能夠在瞬間辨識它們。

運用視覺感知來分析我們的環境,並有一個能夠銳利聚焦特定區域的廣闊視野。隨著人類不斷適應許多不同的刺激和環境以求生存,這些能力已經在幾千年中逐漸演變進化。

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但是,人類的視覺感受也有重要的侷限性。首先,我們只有兩隻眼睛,它們反應太慢而無法詳細看到快速移動的物體,而且它們只對光譜的有限部分敏感,眩光和反射也妨礙了長時間專注物體某些屬性(如尺寸或顏色)的能力。另外,我們對於影像的感知和儲存還是很主觀,因此,難怪人眼無法進行準確測量,以至於它們不是驗證產品品質的理想工具。

機器視覺:比人眼更可靠、更準確

機器視覺,或稱基於影像的自動檢測和分析,當涉及準確和可靠的產品檢測時,擁有超越人類視覺的全面優勢,且通常還結合了不同的技術。以下是兩個如何實現機器視覺系統,以確保生產環境中最高品質的例子。

示例1:鑒於快速的節拍和對長期可靠性的需求,在這種情況下肉眼觀察不是一種選擇,然而,如果企圖這樣做,那麼這樣的一個實驗會涉及一大堆人,這又將違背檢查的客觀性。機器視覺才是解決之道——六個攝影機使用非常快的快門速度和短暫的偏振光曝光(頻閃)觀察快速移動的產品。這能夠創建清晰的影像,其中的缺陷可看得清清楚楚,然後,特殊的軟體在50ms內檢索所有缺陷,每天可工作24小時(透過使用即時作業系統或FPGA),因此,這個系統在各方面都優於人眼檢驗。

20180208NT01P2 示例1 必須徹底檢查以20個/s的速度移動的產品。目標是以0.02mm2的精準度檢測誤差。

示例2:如果在這種情況下使用人眼進行檢查,則需要一個人能夠在以18km/h速度移動(即每秒一個)產品的2m表面上看到幾微米的缺陷,因此在這裡,用肉眼檢查同樣不實際。唯一選擇是結合了高科技的機器視覺技術(如8k線掃描技術)與快速鏡頭、LED線條燈和超高速「即時」影像處理軟體的方案。

20180208NT01P3 示例2 在以5m/s速度通過的物體上,必須在20mm的區域內檢測到幾μm的缺陷。

人眼對比自我學習軟體

人眼有一個長項令人讚歎:能發現產品的異常或缺陷。如果產品夠大,我們會立即在產品上發現缺陷,即使以前從未見過這個缺陷,也會立刻注意到一件小物件上的劃痕或衣服上的裂口。通常,當拿起一件物品,轉動它、觀察反光,就會無意識地感受到異常,這與我們傑出的解讀能力結合,使人眼幾乎無與倫比。

然而,近年來,機器視覺技術已經有了很大發展,現在在很多情況下能與人們的解讀能力相媲美。使用複雜的自學視覺演算法,當前的技術能夠以與人腦執行任務相同的方式處理影像。如果提供內建附加資訊的圖片庫,智慧軟體可自學在哪裡發現錯誤,而無需任何人編寫任何一行程式碼。這些附加資訊可以指出哪些產品是好的,哪些是壞的,或顯示缺陷位於何處,且即使是改變設計的產品也能被快速辨識。

總結

在任何情況下,機器視覺都可以匹敵甚至超越我們眼睛和大腦的視覺檢測能力。