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    圖像測(cè)試設(shè)備

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    圖像測(cè)試設(shè)備的特點(diǎn)是提高生產(chǎn)的柔性和自動(dòng)化程度。在一些不適合于人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場(chǎng)合,常用機(jī)器視覺來替代人工視覺;同時(shí)在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中,用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高,用機(jī)器視覺檢測(cè)方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化程度。而且機(jī)器視覺易于實(shí)現(xiàn)信息集成,是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。正是由于機(jī)器視覺系統(tǒng)可以快速獲取大量信息,而且易于自動(dòng)處理,也易于同設(shè)計(jì)信息以及加工控制信息集成,因此,在現(xiàn)代自動(dòng)化生產(chǎn)過程中,人們將機(jī)器視覺系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗(yàn)和質(zhì)量控制等領(lǐng)域。



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    近年來,視頻監(jiān)控發(fā)展勢(shì)頭迅猛,已經(jīng)成為安防系統(tǒng)中市場(chǎng)份額較大的子系統(tǒng),伴隨著網(wǎng)絡(luò)、4K、H.265等新技術(shù)的成熟,視頻監(jiān)控已經(jīng)進(jìn)入了網(wǎng)絡(luò)、高清、智能的時(shí)代。攝像機(jī)作為視頻監(jiān)控系統(tǒng)中重要的產(chǎn)品,我們通常關(guān)心的是它的圖像質(zhì)量,圖像質(zhì)量的好壞可以說在很大程度上決定了攝像機(jī)的品質(zhì)。

    據(jù)調(diào)研,目前社會(huì)上具備圖像質(zhì)量評(píng)測(cè)專業(yè)技能的人員比較匱乏,找專業(yè)評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)做檢測(cè)成本也比較高。因此造成了視頻監(jiān)控企業(yè)在圖像質(zhì)量評(píng)測(cè)方面投入不夠、水平偏低的現(xiàn)象,很多視頻監(jiān)控企業(yè)在圖像質(zhì)量檢測(cè)上甚至還主要依靠人眼的主觀評(píng)判。很多企業(yè)都面臨著如何提高攝像機(jī)圖像品質(zhì)的煩惱。



    基于圖像處理的設(shè)備異常檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)?

    由于設(shè)備異常檢測(cè)過程的復(fù)雜性與技術(shù)局限性,傳統(tǒng)人工方法進(jìn)行設(shè)備異常檢測(cè)時(shí),由于沒有故障樣本,通常需要耗費(fèi)大量人力成本和財(cái)力成本,不能解決設(shè)備本地資源的有限性問題,并且采集到的設(shè)備異常部位圖像可辨識(shí)程度不高,不能對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理,不能保證異常檢測(cè)結(jié)果的可信度,進(jìn)而無法上傳到設(shè)備檢測(cè)中心以圖像的方式留存系統(tǒng)信息,因此無法獲得滿意的檢測(cè)效果。為此,提出基于智能化圖像處理的設(shè)備異常檢測(cè)方法。針對(duì)采集的原始設(shè)備故障識(shí)別度不高的缺陷,通過圖像灰度化處理、灰度拉伸和中值濾波等方法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,提高設(shè)備異常檢測(cè)的圖像質(zhì)量,為圖像檢索和提高設(shè)備異常檢測(cè)效率提供技術(shù)支持,依據(jù)相關(guān)原理進(jìn)行圖像特征分解提取,并結(jié)合一定的匹配機(jī)制對(duì)圖像進(jìn)行相似度匹配。根據(jù)實(shí)際檢測(cè)需求進(jìn)行特征權(quán)重調(diào)整,獲得較為準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果,以實(shí)現(xiàn)設(shè)備的有效異常檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用改進(jìn)算法進(jìn)行設(shè)備的異常檢測(cè),能夠提高設(shè)備檢測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行的效率保證檢測(cè)的準(zhǔn)確性,滿足了設(shè)備檢測(cè)自動(dòng)化的實(shí)際需求。

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