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智能机器视觉的核心

作 者:康耐德智能关注:107发表时间:2018-12-25 09:13:06来源:网络资源

工业4.0离不开智能制造,智能制造离不开机器视觉。[ 智能机器视觉]是实现工业自动化和智能化的必要手段,相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点,将在我国工业自动化的实现过程中产生重要作用。


视觉图像技术需要重点构建四大核心能力:

1.智能识别。海量信息快速收敛,从大量信息中找到关键特征,准确度和可靠度是关键。

2.智能测量。测量是工业的基础,要求准确度。

3.智能检测。在测量的基础上,综合分析判断多信息多指标,关键点上是基于复杂逻辑的智能化判断。

4.智能互联。图像的海量数据在多节点采集互联,同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等等数据互联,衍生出深度学习、智能优化、智能预测等等创新能力,真正展示出工业4.0的威力。

一个典型的[智能机器视觉]包括:光源、镜头、相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。


机器视觉核心部件:

智能相机:黑白智能相机、线扫描智能相机、彩色智能相机、CMOS智能相机、ID读码器等;

板卡:黑白采集卡、图像压缩/解压板卡、彩色采集卡等;

软件包:图像处理软件、机器视觉工具软件;

配件:工业相机、CMOS相机、CCD相机、面阵相机、行扫描相机、红外相机、1394接口相机;

工业镜头:FA镜头、高分辨率镜头、图像扫描镜头、聚光透镜、远心镜头等;

光源:LED光源、紫外照明系统、红外光源、光纤照明系统等;

辅助产品:传感器、标定块、光栅、垫圈、连线及连接器、电源、底板。


机器视觉辅件:

图像处理系统:光学文字、识别系统、自动化/机器人技术、红外图像系统。

[智能机器视觉]集成:字符处理和识别系统、自动化/机器人技术、红外图像系统、烟草、印钞、电子组装、质量检测、自动识别(OCR/OCV)、测量、智能视觉、表面检测、印刷、包装、复杂工业对象视觉在线、汽车制造、车牌、智能交通、生物特征识别、监控、医疗检测、光学检查等系统。


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