浅析用户如何选择合适的机器视觉系统

　　盈泰德在世界各地的工厂中部署了越来越多的设备，因为它们能够“看到”污渍、色差或其他缺陷，而这些缺陷本来就太小，无法被肉眼察觉。怎么样选择正确的视觉系统需要对系统内部工作的基本理解，取决于用户自身的需求和目标以及工厂内部的环境条件，下面我们来了解怎么样选择合适的机器视觉系统。

　　通常情况下，机器系统中的组件包括：照相机(连同镜头和图像传感器)、照明、帧抓取器和软件。有两种类型的工业相机：线扫描相机和区域扫描相机。更多的行扫描相机被用于机器视觉系统，因为它们能产生比区域扫描相机更高分辨率的图像，帧抓取器从模拟或数字视频流中捕获单独的、数字的帧。视频帧通常以数字形式捕获，因为它需要传输。

机器视觉​系统硬件和软件的重要性

　　一个好的机器视觉系统需要高质量的硬件和软件的结合。一个好的机器视觉系统是一个缺陷检测率高的系统。要做到这一点，须安装好的硬件，以获得良好的图像，这些图像应该用高性能的机器视觉软件进行分析，无论硬件配置多么好，如果图像分析能力很低，它就不可能是一个好的机器视觉系统。

　　机器视觉系统越来越多地利用深度学习的力量，即一个系统被输入了好样本和坏样本的图像，它会做出自己的推论，识别缺陷或坏处。

检测系统商业化举例

　　假如就以应用于纺织业为例，利用深度学习技术将纺织品无人检测系统商业化，机器视觉系统难以应用于纺织行业，原因有二。首先，纺织产品的背景复杂，难以用简单的基于规则的算法进行缺陷检测。另外，由于产品周期短，没有足够的时间对算法进行优化。为了解决这一问题，我们将自定义引擎应用于机器视觉系统，使其能够检测到未被检测到的纺织品缺陷，并能快速响应产品切换。“

如何选择正确的制度

　　由于终端用户实体在不同的行业中运行，因此它们受到特定的制造规则或要求的约束。因此，他们选择的机器视觉系统应该能够适应这些需要和要求。盈泰德机器视觉项目总结了以下要点：

　　1、确定视觉系统需要执行的任务，因为不同的任务可能需要不同的视觉属性。为一个任务设计的机器视觉系统可能不适合另一个任务。

　　2、定义关键的视觉性能标准，以确保相机和镜头在正确的水平上执行。需要检测的较小物体或缺陷、所需测量精度、图像大小、图像捕获和处理速度以及对颜色的需求等因素都会影响相机和镜头的选择。

　　3、环境因素需要考虑，因为有些相机适合静止的视角，而另一些则更适合处理线性物体的运动。温度、湿度和振动可能需要特定的系统制造和装配实践。安装系统的物理空间可以限制相机和镜头的选择。

　　用户也应该从经济角度考虑：如果购买机器视觉系统并不保证投入跟回报，那么依赖传统劳动力可能是更好的选择。如果客户对这方面感兴趣的也可以联系我们哦！即使不能达成合作我们也会尽力为客户服务。