2、工业图像处理系统：原理、任务与结构解析

工业图像处理系统：原理、任务与结构解析

1. 工业图像处理的复杂性与学习方法

工业图像处理并非简单领域，众多因素会影响处理结果，如测试件、环境和软件之间的相互作用十分复杂。在工程领域，经验无可替代，尤其在设计和安装检查系统时，专家的作用至关重要。

学习数字图像处理的最佳方式是通过实例，这些实例能推动理论解释和算法描述。可以在配备当前 Windows 操作系统的现成 PC 上，使用与工业解决方案相同的软件系统来执行这些实例。这种以实例为导向的“直观”方法，旨在说明算法的使用、应用和效果，而非证明其数学有效性。

例如，不纠结于“锤子是什么，如何制作以及如何用它钉钉子”，而是思考“有一个装有锤子、钉子和其他工具的盒子，如何用它们建造一张桌子甚至一座小木屋”。有时会提前使用一些后续才详细描述的方法，但这因能使用现实实例而合理。

2. 工业视觉的可能性与局限性

工业视觉因其直观性，有时相比相关领域处于劣势。许多自动化检查系统的潜在用户能接受解读大量测量数据的困难，但图像处理系统制造商常听到“我一眼就能看出来”的观点。然而，人类的视觉是经过数百万年进化而来，对人类简单的事对机器而言并非如此。

实现自动化视觉检查系统的主要问题之一是理解机器“看”的方式以及为其创造最佳执行任务的条件。此外，将图像处理系统引入生产线时，会不可避免地与人类的最佳表现相比较。虽然人类经过练习能以 100%的识别率识别字符，但无法在一整天内保持这种表现。在工业中，由于工作单调导致注意力不集中，印刷字符视觉检查的错误率可能比手写文本阅读更高。

自动化视觉检查系统若要持续可靠地提供出色的识别结果，达到甚至在某些方面超越人类的平均表现，需遵循