光学镜头厂-光学镜头-瑞利光学

计算机视觉和图像处理之间有什么区别

  在概念层面，图像处理和计算机视觉之间存在很多重叠，并且经常被误解的术语可以互换使用。在这里，我们简要概述了这些技术，并解释了它们在基础层面上的不同之处。　　

    人的眼睛有600万到700万个锥体细胞，其中包含三种被称为视蛋白的对颜色敏感的蛋白质之一。当光子击中这些视蛋白时，它们会改变形状，引发级联反应，产生电信号，进而将信息传递给大脑进行解读。

　　整个过程是一个非常复杂的现象，并且使机器在人类层面上解释这一点一直是一个挑战。现代机器视觉系统背后的的核心动机在于模拟人类视觉，用于识别图案，面部以及将将2D图像转化为3D模型等。

　　在概念层面，图像处理和计算机视觉之间存在很多重叠，并且经常被误解的术语可以互换使用。在这里，我们简要概述了这些技术，光学镜头厂家，并解释了它们在基础层面上的不同之处。

　　一、图像处理：

　　数字图像处理技术于20世纪60年代末在美国国家航空**局喷气推进实验室(Jet Propulsion Laboratory)**，通过计算机增强，将Ranger**器的模拟信号转换为数字图像。现在，数字成像有着广泛的应用，尤其是在医学上。众所周知的应用包括计算机辅助断层扫描(CAT)和超声波。

　　图像处理主要与数学函数和图像变换的使用和应用有关，而不考虑对图像本身进行任何智能推理。它仅仅意味着算法对图像进行一些转换，如平滑、锐化、对比度、拉伸。

　　对于计算机来说，图像是一个二维信号，由像素的行和列组成。一种形式的输入有时可以转换成另一种形式。例如，磁共振成像(MRI)，记录下离子的激发并将其转换成视觉图像。

　　这里有一个用Python平滑图像的例子:

　　对于一维信号，图像还可以使用各种低通滤波器(LPF)、高通滤波器(HPF)等进行滤波。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。

　　这种使用矩阵的变换在卷积神经网络等机器学习算法中非常普遍。在图像(像素值的另一个矩阵)上卷积滤波器，用于检测边缘或颜色强度。

　　在数字图像处理中使用的一些技术包括:

　　1）隐马尔可夫模型

　　2）图像编辑与恢复

　　3）线性滤波和双边滤波

　　4）神经网络

　　二、计算机视觉：

　　计算机视觉来自使用机器学习技术建模图像处理。计算机视觉应用机器学习来识别用于解释图像的模式。就像人类视觉的视觉推理过程一样;我们可以区分对象，对它们进行分类，根据它们的大小对它们进行排序等等。计算机视觉，如图像处理，将图像作为输入，并以大小，颜色强度等信息的形式提供输出。

特斯拉的无人驾驶系统通过Source检测有雾情景中的物体

　　以下是标准机器视觉系统的组件：

　　1）相机

　　2）照明设备

　　3）镜头

　　4）抓帧器

　　5）图像处理软件

　　6）用于模式识别的机器学习算法

　　7）显示屏或机械臂执行从图像解释中获得的指令。

　　例如，安装在无人驾驶汽车上的摄像机必须检测到前面的人，并将他们与车辆和其他特征区分开来。或者，我们可以测量网球运动员在比赛中所走的距离。

　　球员运动的热图

　　因此，时间信息在计算机视觉中起着重要作用，就像我们自己理解世界的方式一样。

　　这里的较终目标是使用计算机来模拟人类视觉，包括学习和能够根据视觉输入进行推理和采取行动。

　　三、结论：

　　图像处理是计算机视觉的一个子集。计算机视觉系统利用图像处理算法对人体视觉进行真。例如，如果目标是增强图像以便以后使用，那么这可以称为图像处理。如果目标是识别物体、汽车自动驾驶，那么它可以被称为计算机视觉。

机器视觉技术近年发展迅速

　　深度学习带来的突破

　　传统的机器学习在特征提取上主要依靠人来分析和建立逻辑，而深度学习则通过多层感知机模拟大脑工作，构建深度神经网络(如卷积神经网络等)来学习简单特征、建立复杂特征、学习映射并输出，训练过程中所有层级都会被不断优化。在具体的应用上，例如自动ROI区域分割;标点定位(通过防真视觉可灵活检测未知瑕疵);从重噪声图像重检测无法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵;分辨玻璃盖板检测中的真假瑕疵等。随着越来越多的基于深度学习的机器视觉软件推向市场(包括瑞士的vidi，韩国的SUALAB，中国香港的应科院等)，深度学习给机器视觉的赋能会越来越明显。

　　3d视觉的发展

　　3D视觉还处于起步阶段，许多应用程序都在使用3D表面重构，包括导航、工业检测、逆向工程、测绘、物体识别、测量与分级等，但精度问题限制了3D视觉在很多场景的应用，目前工程上先铺开的应用是物流里的标准件体积测量，相信未来这块潜力巨大。

　　其实机器视觉检测的应用很多，例如汽车：车身装配检测、零件的几何尺寸和误差测量、表面和内部缺陷检测、间隙检测等;印刷、包装检测：草外壳印刷、食品的包装和印刷、药品的铝塑板包装和印刷等;农业：对农产品的分级、检验和分类;纺织：对异纤、云织、经疵、纬疵等瑕疵检测、织物表面绒毛鉴定、纱线结构分析等等。瑞利光学机器视觉提供非标自动化综合解决方案，有信心与大家一起拓宽自动化发展道路。

　　机器视觉中，缺陷检测功能，是机器视觉应用得多的功能之一，主要检测产品表面的各种信息。在现代工业自动化生产中，连续大批量生产中每个制程都有一定的次品率，单独看虽然比率很小，光学镜头，但相乘后却成为企业难以提高良率的瓶颈，并且在经过完整制程后再剔除次品成本会高很多(例如，如果锡膏印刷工序存在定位偏差，且该问题直到芯片贴装后的在线测试才被发现，光学镜头厂，那么返修的成本将会是原成本的100倍以上)，因此及时检测及次品剔除对质量控制和成本控制是非常重要的，也是制造业进一步升级的重要基石。

　　1、在检测行业，与人类视觉相比，机器视觉 优势明显

　　1)确度高：人类视觉是64灰度级，且对微小目标分辨力弱;机器视觉可显著提高灰度级，同时可观测微米级的目标;

　　2)速度快：人类是无法看清快速运动的目标的，机器快门时间则可达微秒级别;

　　3)稳定性高：机器视觉解决了人类一个非常严重的问题，镜头光学结构，不稳定，人工目检是劳动非常枯燥和辛苦的行业，无论你设计怎样的奖惩制度，都会发生比较高的漏检率。但是机器视觉检测设备则没有疲劳问题，没有情绪波动，只要是你在算法中写好的东西，每一次都会认真执行。在质控中大大提升效果可控性。

　　4)信息的集成与留存：机器视觉获得的信息量是面且可追溯的，相关信息可以很方便的集成和留存。

光学镜头厂-光学镜头-瑞利光学由深圳瑞利光学有限公司提供。深圳瑞利光学有限公司（/index.asp）在电子、电工产品制造设备这一领域倾注了无限的热忱和热情，瑞利光学一直以客户为中心、为客户创造价值的理念、以品质、服务来赢得市场，衷心希望能与社会各界合作，共创成功，共创辉煌。相关业务欢迎垂询，联系人：刘小坤。