在工业制造生产领域中,"工业4.0"概念已经在国外被广泛提出。在国内工业领域中,大部分企业还是使用传统人工检测的方法。计算机视觉是研究如何赋予计算机对图像传感器获得的图像数据产生智能化感知能力的一门科学。将机器视觉技术应用在工业领域中,尤其在在线智能化检测上,具有信息量大、精度高、连续性、成本效率高、灵活性、非接触性、光谱响应范围宽、自动处理、易于同设计信息以及加工控制信息集成和方便灵活的数据管理功能的特点。
针对目前已有的计算机视觉检测系统的灵活性相对较差,且成本较高,同时需要较强的知识背景,大规模成熟的应用较少的瓶颈,由beat365手机官方网站计算机学院陈一民教授带领的团队对基于计算机视觉的在线工业智能化检测系统的关键技术展开全面研究。主要内容包括:目标物体识别技术、长时间实时跟踪技术、三维重构技术、传输过程中图像恢复技术、视觉系统开发应用平台等。并以此关键技术为基础,创新地开发面向在线工业智能化检测的计算机视觉开发平台,实现了面向汽车制造行业、钢铁行业和烟草行业等领域的多个在线智能化检测应用系统,并进行了大规模的应用。