机器视觉软件的四大进步

给定的机器视觉或嵌入式视觉系统的功能不仅仅依赖于相机的硬件。相机的核心硬件组件通常被认为是对系统性能负责的唯一部件——传感器、镜头、接口等部件都是功劳，但软件也可以发挥同样的作用。

用于机器视觉和嵌入式视觉系统的软件已经取得了重大进展。从食品和饮料行业到电子行业，改进机器视觉软件正在产生影响。

虽然取得了全面的进展，但有四个领域取得了重大进展。

1.高动态范围检测

电子行业的线路运行速度更快，分辨率更高，从而引入了更高的信噪比(SNR)。公司正在使用机器视觉软件来降低信噪比，以实现更准确的检测。根据制造商的需要，该软件可以高度定制。

2.光学字符识别软件

光学字符识别(OCR)历来仅限于白色背景上的黑色文本，但在现实世界的制造业中很少出现这种情况。新的OCR软件可以在繁忙的背景下检测字符，一些最新的软件甚至可以在引入新字体时识别字符。

3.三维成像

许多制造商一直在开发光度3-D算法来读取3-D文本。某些形式的3-D视觉软件将同一部位的多个图像组合在一起，以增强3-D图像的对比度，从而获得更准确的成像结果。

4.深度学习

一些公司正在深度学习技术方面取得进展，这是该技术的最新流行语之一。一些最大的软件开发人员拥有基于深度学习的图像分类工具，可以检测难以定义的缺陷和产品变化。

机器视觉软件对视觉系统的性能起着至关重要的作用。如今，为机器视觉应用确定合适的软件与找到合适的硬件同样重要。

本文最初发表于视觉在线．AIA是先进自动化协会(A3)的一部分，是CFE媒体的内容合作伙伴。由CFE媒体制作编辑克里斯·瓦夫拉编辑，cvavra@cfemedia.com．

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