机器视觉的工业领域有哪些应用?

视觉技术的应用开始于90年代,因为行业本身就属于新兴的领域,再加之机器视觉产品技术的普及不够,导致以上各行业的应用几乎空白。

为什么在工业自动化中使用机器视觉?

所谓 机器视觉 ,就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 为什么使用 机器视觉系统 ? 在工业自动化控制中使用机器视觉系统有以下五个主要原因: 精确性由于人眼有物理条件的限制,在精确性上机器有明显的优点。即使人眼依靠放大镜或显微镜来检测产品,机器仍然会更加精确,因为它的精度能够达到千分之一英寸。 重复性机器可以以相同的方法一次一次的完成检测工作而不会感到疲倦。与此相反,人眼每次检测产品时都会有细微的不同,即使产品时完全相同的。 速度 机器能够更快的检测产品。特别是当检测高速运动的物体时,比如说生产线上,机器能够提高生产效率。 客观性人眼检测还有一个致命的缺陷,就是情绪带来的主观性,检测结果会随工人心情的好坏产生变化,而机器没有喜怒哀乐,检测的结果自然非常可观可靠。 成本 由于机器比人快,一台自动检测机器能够承担好几个人的任务。而且机器不需要停顿、不会生病、能够连续工作,所以能够极大...

机器视觉在工业自动化中的应用

机器视觉长期以来用于工业自动化系统中,以通过取代传统上的人工检查来提高生产质量和产量。从拾取和放置、对象跟踪到计量、缺陷检测等应用,利用视觉数据可以通过提供简单的通过失败信息或闭环控制回路,来提高整个系统的性能。 视觉的使用并不仅仅在工业自动化领域;我们也看到了相机在日常生活中的大量应用,例如用于计算机、移动设备,特别是在汽车中。摄像头仅仅是在几年前才被引入到汽车中,但是现在汽车中已经配备了大量摄像头,以为驾驶员提供完整的360车辆视图。 但是谈到机器视觉领域的最大技术进步,可能一直是处理能力。随着处理器性能每两年翻一番,以及对多核CPU、GPU和FPGA等并行处理技术的持续关注,视觉系统设计人员现在可以将高度复杂的算法应用于视觉数据,并创建更智能的系统。 处理技术的发展带来了新机会,而不仅仅是更智能或更强大的算法。让我们看看为制造机器增加视觉功能的应用案例。这些系统传统上设计为形成协作分布式系统的智能子系统网络,该系统允许模块化设计(见图1)。 图1:智能子系统网络,其设计为构成协作分布式控制系统。该系统允许模块化设计,但采用这种以硬件为中心的方法可能导致性能瓶颈。 然而,随着系统性能的提高,...

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