人工知能と自動化技術の急速な発展により、マシンビジョン検査、効率的かつ正確な検査手段として、産業製造、医療診断、セキュリティ監視、その他の分野でますます重要な役割を果たしています。マシンビジョン検査人間の視覚システムをシミュレートし、カメラ、センサー、アルゴリズムを使用して、ターゲットオブジェクトを識別、特定、測定、判断し、生産効率と検査の精度を大幅に改善します。
マシンビジョン検査の最初のステップは、画像の獲得です。高解像度カメラまたはセンサーを介して、システムはターゲットオブジェクトの画像情報をキャプチャできます。収集された画像は通常、照明や騒音などの要因の影響を受けるため、前処理が必要です。一般的な前処理技術には、グレーイング、フィルタリング、エッジ検出などが含まれます。目的は、画質を改善し、その後の分析を促進することです。
画像の前処理が完了すると、マシンビジョンシステムはアルゴリズムを介して画像の重要な機能を抽出します。これらの機能は、形状、色、テクスチャなどです。一般的な機能抽出アルゴリズムには、SIFT（スケール不変の特徴変換）、HOG（配向勾配のヒストグラム）などが含まれます。
マシンビジョン検出のコアは、データ分析にあります。ディープラーニングやニューラルネットワークなどのアルゴリズムを通じて、システムは抽出された機能を深く分析し、対応する決定を下すことができます。たとえば、工業製造では、マシンビジョンシステムが製品に欠陥があるかどうかを判断できます。医療分野では、このシステムは医師が病変領域を特定するのを支援できます。
マシンビジョン検出の究極の目標は、生産または意思決定のフィードバックを提供することです。自動化された機器とのリンクを通じて、システムはリアルタイム制御を実現できます。たとえば、製品の欠陥が検出されると、システムはソートメカニズムを自動的にトリガーして、資格のない製品を除去できます。
