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机器视觉的应用优势

作者:康耐德智能 浏览:98 发表时间:2020-08-06 09:05:40 来源:网络资源

机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支,它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展,也大大地推动了机器视觉的发展。



一般来说,机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用,我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。


[机器视觉]的特点是自动化、客观、非接触和高精度,与一般意义上的图像处理系统相比,机器视觉强调的是精度和速度,以及工业现场环境下可靠性。因此,检测精度、检测速度和系统的可靠性,都可以作为视觉系统的评价指标。



智能机器视觉的特点是提高生产的柔性和自动化程度,在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,采用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量不仅效率低而且精度不高,而用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度;此外,机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。


机器视觉外观检测主要检测产品的外观缺陷,常见的包括表面装配缺陷(如漏装、混料、错配等)、表面印刷缺陷(如多印、漏印、重印等)以及表面形状缺陷(如崩边、凸起、凹坑等)。由于产品外观缺陷一般情况下种类繁杂,所以检测在机器视觉中的应用中属于相对较难的一类。从技术实现难度上来说,识别、定位、测量、检测的难度是递增的,而基于四大基础功能延伸出的多种细分功能在实现难度上也有差异。因此,与人眼直接检测相比,机器视觉在识别,定位和测量方面的优势较为明显。随着深度学习和人工智能的发展,在检测方面也逐渐赶上人眼的水平。


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