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利用機器視覺的缺陷檢測技術(shù)及未來的發(fā)展趨勢

新機器視覺 ? 來源:《光學儀器》 ? 作者:《光學儀器》 ? 2020-12-28 13:52 ? 次閱讀

摘要:隨著科學技術(shù)的發(fā)展,人們對光學元件的表面粗糙度和表面面形精度提出了越來越高的要求,光學元件表面缺陷檢測技術(shù)也受到了廣泛重視。通過簡述表面缺陷的類型,強調(diào)了缺陷給光學系統(tǒng)帶來的危害,由此分析和討論了目前國內(nèi)外對光學元件疵病的檢測方法,并指出各種方法的優(yōu)缺點,同時對機器視覺技術(shù)在疵病檢測方面的應用進行了介紹,還探討了光學元件表面缺陷檢測技術(shù)未來發(fā)展需要注意解決的問題。

引言

隨著現(xiàn)代工業(yè)的快速發(fā)展, 精密光學元件在各個工業(yè)領(lǐng)域有著廣泛的應用, 光學元件作為實現(xiàn)光學功能的載體, 為各類光學儀器的開發(fā)使用起到了至關(guān)重要的作用。所以, 鑒于光學元件表面具有的散射特性, 如何更好地對元件表面缺陷進行檢測也隨之被提出來。

光學元件的檢測過程十分繁瑣并且充滿著不確定性, 光學元件按組成材料可分為普通光學玻璃、釹玻璃、熔融石英光學玻璃、氟化鈣(CaF2)等一系列材料; 按光學元件口徑可有大到幾米也有小到一二毫米的, 差別可達到數(shù)千倍; 按光學元件外形的不同可分為平板、非球面靶鏡、球面透鏡、柱面透鏡、角錐棱鏡、偏光鏡、玻璃球等。為了適用于以上三個方面的各種光學元件的需求, 測量儀器、環(huán)境、設(shè)備、技術(shù)必定是各式各樣的。面對如此種類繁多、功能和外形各不相同的光學元件, 需要我們?nèi)ヌ剿飨鄳臋z測技術(shù)。

因此, 本文主要從光學元件表面缺陷、表面散射特性, 以及目前國內(nèi)外各種研究方法等方面, 對光學元件表面疵病檢測的相關(guān)研究進行綜述, 并探討利用機器視覺的缺陷檢測技術(shù)及未來的發(fā)展趨勢。

1 光學元件表面缺陷

光學元件表面面形誤差和表面粗糙度的檢測是光學檢測技術(shù)研究領(lǐng)域的重點, 由于光學元件表面質(zhì)量的好壞直接影響整個光學系統(tǒng)的性能, 所以想要使光學儀器設(shè)備能更高效地工作, 不僅在加工時需要注意光學元件的表面質(zhì)量, 而且對成品元件的檢測工作也不能忽視。因此, 光學元件表面缺陷檢測將成為一項重要而持久的研究課題。

1.1 表面缺陷類型

所謂的光學元件表面缺陷, 主要是指表面疵病和表面污染物。表面疵病是指拋光加工后的光學元件表面依然存在的麻點、劃痕、開口氣泡、破邊、破點等各種加工缺陷, 產(chǎn)生的原因主要是加工過程或后續(xù)的不當操作。圖1所示為四種疵病的大致形狀。

圖1.表面缺陷類型

劃痕指光學元件表面長條形的劃傷痕跡。由劃痕長度的不同, 可以分為長劃痕和短劃痕, 以2 mm為界限, 若劃痕長度大于2 mm屬于長劃痕, 小于2 mm則是短劃痕。對于短劃痕, 評價標準是其檢測時的累積長度。相對而言, 劃痕較麻點等缺陷更容易檢測出。

麻點指光學元件表面上的陷坑、蝕坑、疵點, 其坑內(nèi)的表面粗糙度較大, 寬度與深度大致相同, 邊緣也不規(guī)則。一般情況下, 規(guī)定長寬比大于4:1的缺陷為劃痕, 反之小于4:1的缺陷為麻點。

氣泡是由光學元件的生產(chǎn)或加工過程中未及時排除的氣體所形成的, 由于各方向氣體的壓力均勻分布, 所以氣泡的形狀一般呈圓球形。

破邊是指出現(xiàn)在光學元件邊緣的疵病, 雖然處于光源有效區(qū)域之外, 但是也屬于光的散射源, 對光學性能也會產(chǎn)生一定的影響, 所以也屬于疵病范疇。

1.2 表面疵病的危害

表面疵病作為一種加工過程中人為造成的微觀局部缺陷, 對光學元件的表面性能有著一定的影響, 從而有可能造成光學儀器運行錯誤等嚴重的后果。總之, 光學元件的表面疵病會對光學系統(tǒng)性能產(chǎn)生危害, 其根本原因在于光的散射特性。

光學元件表面缺陷對于自身以及整個光學系統(tǒng)的危害表現(xiàn)在以下幾個方面:

(1) 光束的質(zhì)量下降。元件表面缺陷處會產(chǎn)生光的散射效應, 使得光束在通過缺陷后能量被大量消耗, 從而降低了光束的質(zhì)量。

(2) 缺陷的熱效應現(xiàn)象。由于表面缺陷所處區(qū)域比其他區(qū)域容易吸收更多的能量, 產(chǎn)生的熱效應現(xiàn)象可能會使元件疵病發(fā)生局部變形、破壞膜層等, 進而危害整個光學系統(tǒng)。

(3) 損壞所處系統(tǒng)中其他光學元件。激光系統(tǒng)中, 在高能激光束的照射下, 元件表面疵病產(chǎn)生的散射光會被系統(tǒng)內(nèi)的其他光學元件吸收, 從而造成元件的受光不均勻, 當達到光學元件材料的損傷閥值時, 會使傳播光線的質(zhì)量受到影響, 光學元件損壞, 更有可能造成光學系統(tǒng)被嚴重的破壞。

(4) 疵病會影響視場清潔。當光學元件上有過多的疵病時, 會影響微觀的美觀度, 另外, 疵病還會殘留微小的灰塵、微生物、拋光粉等雜質(zhì), 這將造成元件被腐蝕、生霉、生霧, 會明顯影響元件的基本性能。

2 光學元件表面散射特性

光學元件表面的散射特性是缺陷產(chǎn)生危害的根本原因。當光束照射到有疵病的光學元件表面時, 由于疵病位置的反射面并不是一個光滑面, 這些離散無規(guī)則的局部缺陷使部分入射光發(fā)生了偏轉(zhuǎn), 遠離了預定方向, 變成了偏離主光束的雜質(zhì)光。并且, 這些雜質(zhì)光會產(chǎn)生多次反射透射, 所產(chǎn)生不規(guī)則的散射光會對不同光學儀器造成不同程度的影響。

2.1 光學元件表面散射源

在光學系統(tǒng)中, 影響其性能的主要原因是由系統(tǒng)內(nèi)部產(chǎn)生的大量散射光造成的, 而產(chǎn)生這些散射光的根本原因, 又在于光學元件自身的質(zhì)量, 即使整個光學系統(tǒng)設(shè)計得再好, 如果內(nèi)部光學元件的質(zhì)量不過關(guān), 那么構(gòu)成的系統(tǒng)也不能正常工作。因此需要提高光學元件本身的質(zhì)量來改善散射光所帶來的問題。雖然光學系統(tǒng)的窗口或系統(tǒng)內(nèi)部也可能會產(chǎn)生散射光, 但這種散射光能量較小, 大部分的散射光是由光學元件表面散射造成的。通常表面產(chǎn)生的散射光能量要比內(nèi)部散射至少大1至2個數(shù)量級,所以光學元件表面質(zhì)量好壞與否, 將直接影響光學系統(tǒng)的整體性能。

導致光學元件表面發(fā)生散射現(xiàn)象的原因有很多, 例如表面的麻點、劃痕、破邊、開口氣泡以及粗糙度等表面微結(jié)構(gòu), 還有可能是表面膜層厚度、薄膜材料折射率不均勻等各種問題。通常對比表面入射光波長與散射源尺寸的大小, 將散射源大致分為三類:

(1) 散射源的尺寸遠大于入射光波長, 這種散射源就是通常說的疵病, 如劃痕、麻點、破邊等。

(2) 散射源的尺寸和入射光波長處于同一數(shù)量級的單一離散不規(guī)則顆粒物, 這類散射源稱作離散微粒。

(3) 入射光波長遠大于散射源的尺寸, 這種散射源在空間中精密排列, 對光的散射表現(xiàn)在空間上的相互作用的綜合結(jié)果, 因此不能當作獨立的散射源來處理。這種散射源通常被稱作不規(guī)則微量散射, 最典型的此類散射源就是表面粗糙度。

以上三種散射源具有不同的特性, 所以就需要相對應的散射理論來解釋這些散射源所引起的散射現(xiàn)象。對于第一類散射源, 在三種類型中最容易被發(fā)現(xiàn), 通過簡單的幾何光學就能解釋它的散射現(xiàn)象。而幾何光學對第二種散射源則不再適用, 這類散射源獨立分布且散射中心可以互不干擾, 所以需要利用米氏散射理論來處理, 其中特殊情況還能用瑞利散射解釋。第三種散射源隨機不規(guī)則分布, 它們的平均高度只有納米級, 這類散射源也被稱為粗糙度散射。

2.2 表面疵病散射光學模型

利用顯微散射成像技術(shù)來檢測光學元件表面, 主要在于檢測第一類散射源, 即元件表面疵病, 如劃痕、麻點、破邊等。對于這類散射源, 之前有提到, 通常利用幾何光學來解釋分析, 但是這種表面疵病引起的散射現(xiàn)象與入射光的波長無關(guān), 具體模型如圖 2所示。

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圖2.疵病散射幾何模型

假設(shè)元件疵病處是一個類似“V”字形的凹槽, 當入射光照射到光學元件表面時會發(fā)生反射現(xiàn)象。如果表面無疵病, 由幾何光學可得入射光A的反射光線為A2, 如果表面存在疵病, 同樣的入射光A, 得到散射光線A1。將該光路放入顯微成像系統(tǒng)中, 疵病所形成的散射光就是由遠離主反射光A2的A1光線構(gòu)成, 在顯微成像系統(tǒng)中就會觀察到暗背景下的亮疵病圖像。

在顯微成像系統(tǒng)中有各種散射光的存在, 但我們需要關(guān)注的只是疵病散射所對應的圖像, 而其他散射光由于能量較小, 在進行圖像分析時一般可以忽略。對于其他的散射光, 我們還需要對其的形成加以進一步的研究, 這樣才能找到一種最合適的方法來測量光學元件的表面質(zhì)量, 提高疵病檢測的能力。

2.3 散射法檢測缺陷原理

利用光學元件的散射特性, 我們可以構(gòu)造出一種基于散射法的光學元件表面疵病檢測方法。圖 3為散射法檢測原理, 由光源發(fā)出平行光照射到檢測對象表面, 當無疵病時, 反射光為平行光, 由圖 3(a)知無光線進入照相系統(tǒng), 當有疵病時, 反射光將變?yōu)樯⑸涔? 由圖 3(b)知有光線進入照相系統(tǒng), 從而形成亮疵病圖像, 由此檢測出光學元件表面的缺陷。

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圖3. 散射法疵病檢測原理圖

3 表面疵病檢測方法

光學元件的質(zhì)量主要取決于表面質(zhì)量, 而面形偏差檢測、表面粗糙度、表面疵病的檢測則是評價光學元件表面質(zhì)量的主要項目。面形偏差一般采用雙光束干涉的原理進行檢測, 表面粗糙度的測量分為運用觸針式輪廓儀的傳統(tǒng)接觸式測量法以及利用各種光學儀器的光學非接觸式測量法。而表面疵病的檢測, 絕大部分是利用表面缺陷處對光的散射特性發(fā)展而來的, 如上一節(jié)所提到的散射法檢測表面缺陷。

3.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

目前國內(nèi)外的疵病檢測法大體上可以分為成像法和能量法, 其中目視法、掠射法、濾波成像法等都屬于成像法, 能量法則主要包含散射能量分析法、頻譜分析法等。另外, 還有通過掃描隧道顯微鏡、原子力顯微鏡、觸針式表面輪廓儀等儀器直接對元件表面疵病進行檢測, 這些方法根據(jù)原理的不同有著各自的特點。下面簡單介紹幾種光學元件常用的缺陷檢測方法。

目視法:作為一種最原始的檢測方法, 當前仍然在國內(nèi)光學元件檢測上廣泛應用。目視法是指在暗場照明環(huán)境下, 觀察者利用4~10倍放大鏡或者直接肉眼觀測光學元件表面, 由自身經(jīng)驗判斷表面疵病的種類、大小。目視法缺點是帶有十分明顯的主觀性, 檢測結(jié)果容易受檢測人員的經(jīng)驗以及眼睛的疲勞影響, 檢測質(zhì)量因人而異, 所以目視法的檢測效率很低, 檢測精度不穩(wěn)定, 一系列的問題限制了該檢測方法的發(fā)展。

濾波成像法:該方法與目視法的基本原理相似, 不同之處在于不是肉眼直接觀察, 而是由光學傳感器來代替, 進一步提高了檢測速度。濾波成像法又分為高通濾波成像法、低通濾波成像法和自適應濾波成像法。(1)高通濾波成像法是指經(jīng)被測光學元件表面透射或反射后, 限制光束中的低頻成分, 剩下的高頻成分經(jīng)過光學傳感器成像, 由于疵病散射光中大部分為高頻, 所以此時的像為暗背景下呈現(xiàn)亮缺陷的像。經(jīng)過觀察和測試缺陷像的大小及明暗程度來判斷缺陷的大小和特性。(2)低通濾波成像法與高通濾波成像法的原理正好相反, 它是濾去成像光束中攜帶缺陷信息的空間頻率為高頻的部分, 讓低頻成分進行成像, 此時的像為亮背景下呈現(xiàn)暗缺陷的像。(3)自適應濾波成像法與高通濾波成像法比較相似, 在成像系統(tǒng)中限制光束中的低頻部分, 讓有元件疵病信息的高頻部分到達成像面, 但是濾去的頻譜并不是固定不變的, 而是由反射或透射光的頻譜特征值決定, 此時的像同樣為暗背景下呈現(xiàn)亮缺陷的像。圖 4為自適應濾波成像法的基本原理圖。

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圖4.自適應濾波成像法原理

掠射法:該方法檢測原理與目前常用的暗場成像原理相似, 具體光學系統(tǒng)原理如圖5所示。當光線照射到光學元件表面時, 若是投射光斑區(qū)域沒有疵病, 物鏡成像平面將會一片黑, 若是投射光斑區(qū)域含有疵病, 反射的光束將會發(fā)生散射現(xiàn)象, 光束進入物鏡成像平面形成亮的疵病圖像。

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圖5.掠射法檢測的光學系統(tǒng)原理圖

散射能量分析法:通過分析表面疵病所發(fā)出散射光能量的大小和角度分布, 得出疵病的實際情況。其中, 散射光能量積分法是指對疵病產(chǎn)生的散射光能量進行積分, 由能量積分和疵病大小的線性關(guān)系, 可以從積分數(shù)值來評判疵病的危害程度。另一種散射光角度分布分析法則是通過測量每個角度疵病散射光的能量值大小, 繪制出一條散射光能量與散射角度的關(guān)系圖, 通過研究該圖的形狀特征來判別疵病種類。此法缺點是檢測系統(tǒng)過于復雜, 檢測速度比較慢, 并且無法確定疵病的具體位置。

頻譜分析法:表面疵病引起的散射光穿過傅里葉透鏡, 由后焦平面的光強分布得到疵病后向衍射譜的能量, 再通過能量積分和疵病形態(tài)學處理得出疵病大小及深度情況。圖 6是一種激光頻譜分析法檢測的應用, 該檢測系統(tǒng)由光學部分、運動控制部分以及計算機等構(gòu)成, 通過反向衍射光的能量評估元件表面疵病。頻譜分析檢測方法缺點是由于受到疵病深層構(gòu)造的影響, 并不能夠反映出疵病表層的面積大小。

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圖6.激光頻譜分析法的檢測原理圖

其他直接用儀器進行檢測的方法有AFM原子力顯微鏡、STM掃描隧道顯微鏡、干涉顯微鏡等, 如圖 7和圖 8所示。由于這些顯微鏡的分辨率很高, 不光可以直接觀察到疵病的形狀, 甚至可以得出疵病的表面三維形貌。與此同時, 這類方法也有著一定的缺點, 即難以測量出疵病的宏觀特征, 并且測量速度較慢和維護成本高, 不適合在工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中使用。

圖7.原子力顯微鏡

圖8.掃描隧道顯微鏡

3.2 機器視覺檢測技術(shù)

機器視覺作為一門把計算機視覺和圖像處理技術(shù)有效融為一體的新興檢測技術(shù), 用數(shù)字圖像作為檢測手段, 通過機器來識別物體, 代替了人體的視覺系統(tǒng), 再運用圖像處理方法, 提取出有用的信息, 如表面形貌、各種參數(shù)數(shù)值等。該技術(shù)可運用到控制、測量、檢測等相關(guān)的各領(lǐng)域, 能夠通過計算機自動獲取和分析特定事物的圖像。

一般機器視覺系統(tǒng)由以下單元組成:光源、成像鏡頭、相機、圖像處理單元、圖像處理軟件和外部通訊單元等。結(jié)構(gòu)示意圖如圖 9所示。

圖9.機器視覺檢測系統(tǒng)示意圖

自20世紀90年代初開始, 利用機器視覺的光學元件表面缺陷檢測技術(shù)就已經(jīng)逐步發(fā)展起來。1996年加拿大的Raafat等[39]基于機器視覺系統(tǒng)對玻璃或塑料表面質(zhì)量進行檢測, 檢測目標主要是表面劃痕、氣泡、裂紋等; 韓國的Kim等[40]提出了一種基于機器視覺的快速檢測方法, 實現(xiàn)對液晶顯示器和等離子體顯示面板的在線質(zhì)量檢測; 2009年, 美國勞倫新利弗摩爾國家實驗室利用線掃描相位差分成像(linescan phase differential imaging, LPDI)和移相衍射干涉儀(phase shilling diffraction interferometer, PSDI)開發(fā)出檢測系統(tǒng)[41], 通過圖像分析代碼識別LPDI圖像中的潛在相位缺陷; 在國內(nèi)王雪等[42]提出了基于機器視覺的大口徑光學元件表面缺陷檢測系統(tǒng), 可普遍應用于不同口徑的光學元件質(zhì)量檢測; Peng等[43]提出了基于機器視覺的浮法玻璃在線檢測方法, 通過檢測由玻璃和缺陷之間的光學特性的差異引起的圖像灰度級變化來測量缺陷, 圍繞玻璃圖像分析和檢測系統(tǒng)的可靠性、實時性和真實性等, 建立了一系列圖形處理算法

近幾年來, 關(guān)于機器視覺的表面缺陷檢測已成為國內(nèi)外的一個熱點研究領(lǐng)域。韓國基礎(chǔ)科學研究院Choi等提出了一種基于光熱反射顯微技術(shù)的疵病檢測方法, 檢測靈敏度可達到幾十納米; 馬來西亞大學機械工程學院的Leea等[45]提出了一種非接觸視覺的方法來檢測陶瓷刀具刀片中發(fā)生的斷裂; 蘇丹伊赫馬赫迪大學工程學院Talab等[46]提出用于檢測混凝土結(jié)構(gòu)圖像裂縫的圖像處理方法, 使用Sobel濾波消除殘余噪聲后, 使用Otsu法檢測出主裂紋, 實驗工作表明, 該方法能夠清晰準確地檢測圖像中的裂紋; 明志科技大學Chen[47]從機器視覺出發(fā), 研究用于透鏡環(huán)套的缺陷自動檢測系統(tǒng), 該系統(tǒng)主要由圖像采集傳感器、光源模塊和電機組成, 具有89.44%的良好檢測效率; 中北大學Jin等[48]提出一種基于數(shù)字光柵投影的新型在線測量系統(tǒng), 使用基于一維傅里葉變換的圖像處理算法來處理條紋圖像, 得到條紋圖像的屈光度分布, 再由屈光度導出光學元件的變形程度; 中國科學院自動化研究所Zhang等[49]考慮到大孔徑光學元件表面缺陷的檢查, 提出了一種包含兩種成像系統(tǒng)的高效精密儀器, 一種是由分辨率為10 μm的線掃描相機構(gòu)成的暗場成像系統(tǒng)(DFIS), 另一種是由分辨率為1 μm的顯微鏡構(gòu)成的亮場成像系統(tǒng)(BFIS); 江蘇大學姚紅兵課題組[50-51]研究了基于機器視覺的無接觸測量方法, 能夠?qū)渲R片缺陷進行檢測分類, 并且還開發(fā)出自動化的檢測方法, 提高了檢測系統(tǒng)的工作效率。

現(xiàn)如今的工業(yè)生產(chǎn)過程已經(jīng)逐步趨于自動化, 機器視覺能夠充分發(fā)揮自己的優(yōu)勢, 運用于某些人眼無法觀測到或者危險的工作環(huán)境中。在計算機技術(shù)和電子電路集成化發(fā)展的今天, 機器視覺的可靠程度也越來越高, 充分利用它的非接觸性、實時性、靈活性和精確性等優(yōu)點[52], 能夠更多地融入到生產(chǎn)過程或生活中去。利用機器視覺檢測的優(yōu)勢如下:

(1) 非接觸性, 當檢測光學元件表面質(zhì)量時, 可以實現(xiàn)非接觸測量, 不會對元件的表面產(chǎn)生變形、有損等影響, 從而保證了檢測過程的正確性。

(2) 實時性, 機器視覺系統(tǒng)采用了先進的硬件設(shè)備和有效的圖像處理算法, 所以在檢測光學元件時, 能夠快速地完成整個檢測過程, 并且及時得到檢測結(jié)果。這一實時特性對于在線檢測裝置的發(fā)展有著非常重要的意義。

(3) 靈活性, 機器視覺系統(tǒng)可以根據(jù)不同的測試環(huán)境、測試零件進行靈活的配置, 再加上圖像處理算法的多樣性, 可以通過調(diào)節(jié)達到用戶的檢測要求。另外還能與PLC、網(wǎng)絡(luò)進行通訊, 可以實現(xiàn)遠程操作, 增加了系統(tǒng)的靈活性。

(4) 精確性, 傳統(tǒng)的目視法受主觀因素的影響, 檢測出來的產(chǎn)品精度不理想, 而機器視覺系統(tǒng)的處理過程由計算機完成, 大大消除了人工目測帶來的偶然誤差, 既保證了精密元件的檢測精度又提高了工作效率。

4 結(jié)論

光學元件表面質(zhì)量的優(yōu)劣直接會影響整個光學系統(tǒng)的性能, 特別是對于精密的元件來說, 更是需要更加精密的表面質(zhì)量保證。本文對目前國內(nèi)外的光學元件表面缺陷檢測方法進行了系統(tǒng)介紹, 多數(shù)檢測方法是從光學元件的散射特性發(fā)展而來, 其中基于機器視覺技術(shù)的缺陷檢測方法已經(jīng)成為一個研究的熱點。

盡管基于機器視覺的光學元件表面缺陷檢測技術(shù)在近幾年已經(jīng)取得了較大的發(fā)展, 但是依舊存在一些技術(shù)性的問題需要深入的研究, 結(jié)合當前研究的熱點以及難題, 我們認為在該領(lǐng)域還有以下工作需要做。

(1) 隨著未來科學技術(shù)的發(fā)展, 精密光學元件的體積會更大, 結(jié)構(gòu)也越來越復雜, 對加工質(zhì)量要求也會越來越高。所以, 對于缺陷檢測的技術(shù)難度和要求將會十分苛刻, 必須針對各種類型的光學元件, 研究出更精確更高效的檢測方法。

(2) 當前光學元件缺陷檢測的另一個常見問題是檢測系統(tǒng)的測試對象單一。部分研究方法只注意到劃痕的檢測, 對于較小缺陷以及表面污染物的檢測往往被忽略掉。因此, 需要進一步完善缺陷的樣本數(shù)據(jù), 充實檢測出的缺陷類型, 尤其是對于細微的缺陷, 以提高檢測的準確性。

責任編輯:lq

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原文標題:光學元件表面缺陷檢測方法研究現(xiàn)狀

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    發(fā)表于 06-09 15:25

    機器視覺助力軌道缺陷檢測

    機器視覺檢測助力軌道檢測
    的頭像 發(fā)表于 05-21 16:55 ?195次閱讀
    <b class='flag-5'>機器</b><b class='flag-5'>視覺</b>助力軌道<b class='flag-5'>缺陷</b><b class='flag-5'>檢測</b>

    工業(yè)電機行業(yè)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢分析

    過大數(shù)據(jù)分析的部分觀點,可能對您的企業(yè)規(guī)劃有一定的參考價值。點擊附件查看全文*附件:工業(yè)電機行業(yè)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢分析.doc 本文系網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載,版權(quán)歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權(quán)問題,請第一時間告知,刪除內(nèi)容!
    發(fā)表于 03-31 14:35

    數(shù)據(jù)采集在AI行業(yè)的應用、優(yōu)勢及未來發(fā)展趨勢

    人工智能(AI)作為21世紀最具革命性的技術(shù)之一,正在深刻改變各行各業(yè)。AI的核心驅(qū)動力是數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)采集則是AI發(fā)展的基石。無論是機器學習、深度學習,還是自然語言處理、計算機視覺等領(lǐng)
    的頭像 發(fā)表于 03-07 14:12 ?602次閱讀
    數(shù)據(jù)采集在AI行業(yè)的應用、優(yōu)勢及<b class='flag-5'>未來</b><b class='flag-5'>發(fā)展趨勢</b>

    工業(yè)自動化中機器視覺技術(shù)的演變和未來發(fā)展趨勢

    機器視覺是一項使機器或工業(yè)設(shè)備能夠解釋和分析視覺數(shù)據(jù)的技術(shù),它將計算機科學與圖像處理技術(shù)相結(jié)合,
    的頭像 發(fā)表于 03-06 11:39 ?858次閱讀
    工業(yè)自動化中<b class='flag-5'>機器</b><b class='flag-5'>視覺</b><b class='flag-5'>技術(shù)</b>的演變和<b class='flag-5'>未來</b><b class='flag-5'>發(fā)展趨勢</b>

    未來物流發(fā)展趨勢與TMS的關(guān)系

    Management System,簡稱TMS)作為物流管理的核心工具之一,其發(fā)展與物流行業(yè)的未來趨勢緊密相關(guān)。 一、未來物流發(fā)展趨勢 數(shù)
    的頭像 發(fā)表于 11-26 09:40 ?1006次閱讀

    未來的ar技術(shù)發(fā)展趨勢

    增強現(xiàn)實(AR)技術(shù),作為連接虛擬世界和現(xiàn)實世界的橋梁,近年來得到了飛速的發(fā)展。隨著技術(shù)的不斷進步和創(chuàng)新,未來的AR技術(shù)將呈現(xiàn)出以下
    的頭像 發(fā)表于 11-11 10:07 ?1807次閱讀

    機器技術(shù)發(fā)展趨勢

    機器技術(shù)發(fā)展趨勢呈現(xiàn)出多元化、智能化和廣泛應用的特點。 一、智能化與自主化 人工智能(AI)與機器學習 : AI和機器學習在
    的頭像 發(fā)表于 10-25 09:27 ?2263次閱讀

    邊緣計算的未來發(fā)展趨勢

    邊緣計算的未來發(fā)展趨勢呈現(xiàn)出多元化和高速增長的態(tài)勢,以下是對其未來發(fā)展趨勢的分析: 一、技術(shù)融合與創(chuàng)新 與5G、AI
    的頭像 發(fā)表于 10-24 14:21 ?1665次閱讀

    智能駕駛技術(shù)發(fā)展趨勢

    智能駕駛技術(shù)是當前汽車行業(yè)的重要發(fā)展趨勢之一,它融合了傳感器技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算等多種先進技術(shù),旨在實現(xiàn)車輛的自主駕駛和智能化管理。以下是對智能駕駛
    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:41 ?1806次閱讀

    未來AI大模型的發(fā)展趨勢

    未來AI大模型的發(fā)展趨勢將呈現(xiàn)多元化和深入化的特點,以下是對其發(fā)展趨勢的分析: 一、技術(shù)驅(qū)動與創(chuàng)新 算法與架構(gòu)優(yōu)化 : 隨著Transformer架構(gòu)的廣泛應用,AI大模型在特征提取和
    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:06 ?1806次閱讀

    變阻器的未來發(fā)展趨勢和前景如何?是否有替代品出現(xiàn)?

    變阻器是一種用于調(diào)節(jié)電路中電阻值的電子元件,廣泛應用于各種電子設(shè)備和系統(tǒng)中。隨著科技的不斷進步和應用領(lǐng)域的擴展,變阻器的未來發(fā)展趨勢和前景備受關(guān)注。 未來變阻器將趨向于智能化和多功能化,隨著物聯(lián)網(wǎng)
    發(fā)表于 10-10 14:35

    視覺檢測是什么意思?機器視覺檢測的適用行業(yè)及場景有哪些?

    檢測的定義與原理 機器視覺檢測,是利用光學成像、數(shù)字信號處理和計算機技術(shù),模擬人類
    的頭像 發(fā)表于 08-30 11:20 ?832次閱讀

    未來隧道定位導航技術(shù)有哪些發(fā)展趨勢

    隨著現(xiàn)代交通網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,隧道作為連接城市、跨越山川的重要基礎(chǔ)設(shè)施,其安全性與通行效率日益受到重視。隧道定位導航技術(shù)作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,正迎來前所未有的發(fā)展機遇。那么,未來
    的頭像 發(fā)表于 08-16 10:35 ?1098次閱讀
    <b class='flag-5'>未來</b>隧道定位導航<b class='flag-5'>技術(shù)</b>有哪些<b class='flag-5'>發(fā)展趨勢</b>

    深度學習在工業(yè)機器視覺檢測中的應用

    隨著深度學習技術(shù)的快速發(fā)展,其在工業(yè)機器視覺檢測中的應用日益廣泛,并展現(xiàn)出巨大的潛力。工業(yè)機器
    的頭像 發(fā)表于 07-08 10:40 ?1874次閱讀
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