基于颜色或外观对材料进行分类的功能一直以来都是很多生产部门中质量控制环节最难攻克的一关。以木板和大理石这类材料的分类为例，当分类是手工进行时，会包含很多主观的因素而且容易导致错误。为了自动完成任务，Asiris Vision Technologies公司开发了一项名为Clastone的技术，该技术可以模仿人类的行为进行基于颜色的分类工作。该技术在实时的条件下应用了神经网络原理，从而可以识别缺陷部位的颜色、质地和位置等分类信息，并且可以确定某些材料缺陷部位的特殊颜色。

    在传统的分类技术中可能用到激光、CCD相机或者匹配技术。一般来讲，这些技术比较简单易用而且相对较为精确，但是如果遇到非均质材料，这些技术通常应用效果不理想，有时甚至是不可行的。为了冲破这种限制，Asiris开发了AVT-2000，该系统是第一台专门应用于石材行业的检测系统，它能够使质量控制和明暗度分类过程实现自动化。这个视觉系统可以对150*300mm至650*650mm面积范围内大小不等的石片进行检测，颜色处理单元使用了TVI Vision公司的CameraLink相机、带有反馈控制回路的特制荧光照明以及一个由Bitflow公司生产的图像采集卡，明暗度处理单元可以根据用户对暗度的定义来完成自动分类；缺陷处理单元负责检测表面和边缘的缺陷；几何形状处理单元完成对彩色图像的分析。

    据悉，Asiris Vision Technologies是西班牙一家为光学检测领域提供机器视觉解决方案的公司。

（中国图像网报道）