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机器视觉系统将机器学习算法与商业级的硬件设备结合在一起,为用户和企业提供难以想象探知自然环境的功能。除了这种技术应用,还有机械自动化和高速网络,相互造就了一场新的工业革命——工业生产4.0。他们将为工业生产提供一种低浪费、高效化工业生产活动的全新方法。
各个行业都在探究机器视觉系统提供的优势
机器视觉系统将要影响生产制造、地质勘探和矿山开采等垂直细分领域。在货物运输和供应链、质量保证、材料处理、安全,以及其他各种过程中,都会有进一步的发展趋势。
不久以后,机器视觉系统将要随处可见,为工业生产世界构建的物联网(InternetofThings)提供关键的智能设备。下面,让我们来看看它是如何具体化的。
什么是机器视觉系统?
机器视觉系统是一种能让机器更好地探知周围环境的技术应用。它有助于提高图像识别和更高级意识的决策。
为了采用机器视觉系统,需要采用高保真摄像机来捕捉自然环境或产品的数字图像。这种图像能通过全自动驾驶车辆(AGV)或工业机器人完成拍摄。然后机器视觉系统采用非常复杂的模式识别算法来判断它的具体位置、身份信息或条件。
适度的照明是完成机器视觉系统的重要因素
在机器视觉系统应用中有几种常见的光源,包括led、石英卤素、金属卤化物、氙气和传统的荧光灯。假如商品条码或产品的一部分被遮挡,获取可能会发生错误。
机器视觉系统结合了专业的硬件和软件,使机器能够以创新的有效的方法观察对其外界影响采取行动。
机器视觉技术为工业发展带来了革命性的变化,它通过模拟人眼的功能,使得机器能够自动接收和处理图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动。以下是机器视觉为工业发展带来的几个主要影响:
在高精密加工过程中,机器视觉技术主要扮演了检测与控制的双重角色。一方面,通过高精度的图像捕捉和处理,机器视觉技术能够实现对加工工件的微米甚至纳米级检测。一方面,通过高精度的图像捕捉和处理,机器视觉技术能够实现对加工工件的微米甚至纳米级检测。
在现代自动化流水线生产中,机器视觉系统正发挥着越来越重要的作用,特别是在零件正反面识别与定位方面。这一技术的应用,不仅极大地提高了生产效率,还确保了产品质量的稳定性。
基于机器视觉的表面缺陷检测系统虽然已经在多个领域取得了显著成果,但仍面临一系列问题和难点,尤其是在线检测环境中。
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