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应用与解决方案 Applications & Solutions





                 人工智能
                 基于人工智能的视觉方案


                 用于食品形状和颜色检测





                 文/OPTO Engineering



                     视觉检测机器在许多工业化生产                                                 否合格的行业,如车削件或冲压件的
                 过程中发挥着越来越重要的作用,因                                                   2D 非接触测量。
                 为它既能帮助用户提高产品质量,又
                 可以降低生产成本。                                                          灵活的视觉解决方案
                     虽然现在很多视觉检测任务都                                                      为了满足食品行业的特定需
                 可以通过机器视觉轻松完成,例如                                                    求,Opto Engineering 公司与意大利
                 确认产品标签位置是否正确、检测                                                    Sensure 公司合作,将神经网络技术
                 瓶口密封的表面处理、检查瓶盖是                   图1:基于人工智能技术的ALBERT系统在检测食品。       应用到机器视觉系统中,研发出了一
                 否拧紧、读取二维码、检查产品的                      事实上,在各行业内都经常会                 种操作简便的模仿人类行为的创新视
                 填充水平 ;但是在某些行业视觉检                  有这样的情况 :即一条生产线被用                 觉系统——ALBERT™(见图 1)。不
                 测仍然面临着诸多挑战,尤其是在                   来生产多种产品。而为了能适应生                  同于传统的视觉检测系统,该创新的
                 天然食品检测方面。                         产要求的变化(比如一批不同的原                  视觉系统可以通过快速重新设定检测
                                                   料)或检测不同产品需求,最终用                  标准来完成对新产品的分类,或迅速
                 食品检测面临的挑战                         户希望在检测产品时能简单快速地                  调整适应新一批原料的检测任务。
                     事实上,诸如烘焙或冷冻食品之                修改验收标准。                              ALBERT 系统本质上是一种基于
                 类的产品,它们在形状和 / 或颜色上                   尽管传统的视觉检测系统在速                 人工智能技术的(统计和神经网络技
                 会具有一定程度的可变性,而传统的                  度和可靠性方面,都比人工检测表现                 术相结合的方法)、用于产品形状和
                 机器视觉系统很难辨认出来。由于食                  得更为优异,但是它们依然不能满足                 颜色检测的自主学习视觉系统。其核
                 品行业的验收标准通常是诸多参数的                  上述需求。事实上,传统的视觉检测                 心软件以神经网络和模仿人脑思维的
                 主观组合,即使是质保技术员也难以                  系统主要被用于需要检测固定参数是                 软件算法为基础 :基于软件算法的视
                 描述清楚,所以产品缺陷的严重程度
                 也是很多变量组合在一起的结果。
                     目前,由于此类基于成像的自动
                 检测系统尚未被广泛采用,很多地方
                 仍在使用人工检测 ;另一方面,在机
                 器视觉系统的应用案例中,视觉检测
                 任务通常是通过高度定制化的解决方
                 案完成的。由于这些解决方案必须要
                 由有经验的工程师进行编程,所以不
                 仅价格昂贵、内容死板,还很难适应
                 新的生产要求。                           图2:ALBERT系统的操作界面。


                 26 Jan/Feb  2018                                                  视觉系统设计   Vision Systems Design China
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