Что такое программное обеспечение для проверки изображений?

Что такое программное обеспечение для проверки изображений?

Визуальные проверки обычно включают визуальный осмотр продуктов и материалов работниками.

По сравнению с обычными продуктами и компонентами визуальный осмотр проверяет наличие различий в форме и цвете, царапин и вмятин, а также посторонних предметов.

Помимо навыков и опыта, для этой работы важна постоянная концентрация. Недостаток внимания может привести к упущениям, которые могут привести к отправке дефектной продукции, что может привести к жалобам от пользователей.

Чтобы избежать такой ситуации, программное обеспечение для проверки изображений использует технологию распознавания и сравнения изображений для сохранения повседневных продуктов и компонентов в памяти компьютера и использования их в качестве эталона для автоматической проверки проверенных изделий и сортировки их на годные и дефектные.

Применение программного обеспечения для проверки изображений

Программное обеспечение для проверки изображений используется в самых разных приложениях.

Он используется для проверки царапин и пятен на поверхности металла, древесного волокна и изделий из смолы, а также внешней формы и пятен пищевых продуктов и посторонних предметов.

Он также используется для проверки несоосности, сколов или пятен при печати продукции.

Также доступно программное обеспечение для проверки изображений, позволяющее проверять сколы на контактных линзах, царапины на поверхности CD/DVD, состояние монтажа деталей на печатных платах, дефекты пайки и наличие посторонних веществ или царапин на полупроводниках.

Принципы программного обеспечения для проверки изображений

Базовая структура программного обеспечения для проверки изображений выглядит следующим образом:

Камера используется для захвата изображений хороших продуктов для сравнения. Характеристики извлекаются из захваченных данных изображения и сохраняются на компьютере.

Далее захватываются данные изображения проверяемого объекта, и характеристики извлекаются аналогичным образом. Сходство между двумя наборами данных определяет, является ли продукт хорошим или дефектным.

В дополнение к базовому программному обеспечению для проверки изображений, описанному выше, недавно выпущенные системы могут делать более точные суждения, включая функции ИИ.

Однако в этом случае захватывается много изображений хороших продуктов, и из них извлекаются характеристики изображений. Это включается в систему в качестве данных эталонного изображения для тестирования.

Затем система оценивает хороший или плохой продукт по нескольким протестированным элементам. Система узнает, являются ли результаты суждения действительными, данные извлечения характеристик изменяются, и тест повторяется несколько раз для повышения скорости обнаружения дефектных продуктов.