머신 비전 검사 프로세스에는 일반적으로 다음이 포함됩니다

1. 이미지 수집:

카메라 또는 센서: 카메라 또는 기타 센서를 사용하여 대상 오브젝트 또는 장면의 이미지 또는 비디오 데이터를 가져옵니다.

데이터 수집 및 사전 처리: 노이즈 제거, 향상, 잘라내기 등의 작업을 포함하여 수집된 이미지 데이터를 사전 처리하여 후속 처리의 정확성과 효율성을 높입니다.

이미지 처리 및 피쳐 추출:

피쳐 추출: 이미지 처리 기술을 사용하여 가장자리, 색상, 텍스처 등과 같은 이미지 기능을 추출합니다.

피쳐 선택: 특정 테스트 작업에 따라 가장 관련성이 높고 효과적인 피쳐를 선택합니다.

이미지 분할: 대상 오브젝트를 더 잘 식별하고 분석할 수 있도록 이미지를 별도의 영역으로 나눕니다.

객체 식별 및 감지:

목표 탐지: 기계 학습 알고리즘이나 심도 있는 학습 모델을 사용하여 물체를 식별하고 탐지합니다. 여기에는 물체의 위치, 크기, 범주 등의 정보가 포함될 수 있습니다.

분류 및 식별: 식별된 객체를 분류 및 식별하고 해당 범주 또는 유형을 결정합니다.

4. 목표 추적 및 포지셔닝:

목표 추적: 비디오 스트림인 경우 오브젝트의 모션 트랙 및 위치 변경을 실시간으로 추적해야 할 수 있습니다.

위치 지정: 이미지에서 오브젝트의 정확한 위치와 공간 관계를 결정합니다.

5. 결과 분석 및 출력:

결과 출력: 인식, 감지 또는 추적 결과를 시각적 데이터, 보고서 또는 이미지로 출력합니다.

사후 처리: 결과의 정확성과 신뢰성을 높이기 위해 필터, 융합, 교정 등의 작업을 포함하여 출력 결과를 사후 처리합니다.

6. 피드백 및 최적화:

모델 최적화: 실제 적용에 따라 모델을 최적화하고 테스트의 정확성과 안정성을 향상시킵니다.

데이터 피드백: 실제 적용된 피드백에 따라 테스트 효과와 성능을 지속적으로 향상시키기 위해 데이터 세트, 알고리즘 또는 모델의 매개변수를 조정해야 할 수 있습니다.

머신 비전 탐지는 이미지 처리, 패턴 인식, 기계 학습 및 심층 학습을 포함한 여러 분야의 지식과 기술을 포함하는 복잡한 프로세스입니다. 기술의 지속적인 발전과 응용 장면이 풍부해짐에 따라 기계 시각 검사의 방법과 프로세스도 끊임없이 발전하고 개선되고 있다.