機器視覺技術與應用主要有哪些,機器視覺技術與應用主要有哪些?

2022-01-07 16:15:53 字數 5021 閱讀 9567

1樓:曾經最美

機器視覺系統主要具有三大應用功能:

第一是定位功能,能夠自動判斷感興趣的物體、產品在什麼位置,並將位置資訊通過一定的通訊協議輸出,此功能多用於全自動裝配和生產,如自動組裝、自動焊接、自動包裝、自動灌裝、自動噴塗,多配合自動執行機構(機械手、焊槍、噴嘴等)。

第二是測量功能,也就是能夠自動測量產品的外觀尺寸,比如外形輪廓、孔徑、高度、面積測量等。

第三是缺陷檢測功能,這是視覺系統用的最多的一項功能,它可以檢測產品表面的相關資訊,如:包裝正誤,包裝是否正確、印刷有無錯誤、表面有無刮傷或顆粒、破損、有無油汙、灰塵、塑料件有無穿孔、雨霧注塑不良等。

2樓:創科視覺軟體

總的來說機器視覺系統主要具有三大應用功能:

第一是定位功能,能夠自動判斷感興趣的物體、產品在什麼位置,並將位置資訊通過一定的通訊協議輸出,此功能多用於全自動裝配和生產,如自動組裝、自動焊接、自動包裝、自動灌裝、自動噴塗,多配合自動執行機構(機械手、焊槍、噴嘴等)。

第二是測量功能,也就是能夠自動測量產品的外觀尺寸,比如外形輪廓、孔徑、高度、面積測量等。

第三是缺陷檢測功能,這是視覺系統用的最多的一項功能,它可以檢測產品表面的相關資訊,如:包裝正誤,包裝是否正確、印刷有無錯誤、表面有無刮傷或顆粒、破損、有無油汙、灰塵、塑料件有無穿孔、雨霧注塑不良等。

你也可以在東莞創科視覺或者是中國視覺網上瞭解到更多的相關資訊。

3樓:施努卡機器視覺

概括起來就是幾大類:1、定位引導,即給機器指令告訴他去什麼地方拿東西;2、自動裝配,即把東西放到指定地方;3、缺陷檢測,這是屬於視覺檢測類,是由視覺檢測系統完成,對產品各種缺陷比如大小不一樣、位置不同、有和無、損傷等的檢測;4、測量,這也是屬於視覺檢測,是對目標產品幾何形狀的測量;5、識別,對產品進行識別分析,比如一維碼***,字元等

機器視覺的應用有哪些?

4樓:

應該說機器視覺可應用各行各業,在工業製造領域應用最為深入廣泛,主要為替代人工,可以看下旭錩智慧寬機器視覺應用,主要是寬幅線掃領域

5樓:罪新憶

機器視覺伴隨計算機技術、現場匯流排技術的發展,技術日臻成熟,已是現代加工製造業不可或缺的產品,廣泛應用於食品和飲料、化妝品、製藥、建材和化工、金屬加工、電子製造、包裝、汽車製造等行業。上海昌海資訊科技在零件檢測、輔助焊接、傳輸帶物品檢測方面為客戶提供了完整的應用例項。

6樓:水晶魔咒

在導航中,機器視覺中可以用來測距,避障。

7樓:匿名使用者

上海凌亮光電提供專業的機器視覺解決方案。你可以去**看看ic及一般電子業:pcb、bga、lcd螢幕、被動元件形狀腳位及定位、生產外掛、晶元(wafer)鏡面研磨、生產組裝、被動元件辨識

mems 元件:微小器件的尺寸、形貌、表面缺陷的檢測,元件動態特性的測量等。

機械工具/自動化機械:零件尺寸、外形、瑕疵檢測、零件分類比對、裝配定位、加工定位、熔焊檢測

8樓:上海邁迅威視覺

視覺檢測裝置隨著視覺技術的提高,應用也越來越廣泛了,如電子產品製造、汽配件製造等,幾乎涉及到所有的製造行業了,邁迅威視覺檢測裝置,應用的行業越來越多了。

9樓:匿名使用者

1、食品安全監測

在流水化作業生產、產品質量檢測方面,有時候需要工作人員觀察、識別、發現生產環節中的錯誤和疏漏。無論人的責任心有多強,注意力有多集中,他都有可能會疲勞、疏忽、走神,造成瑕疵品流向市場。

2、製造業

製造業競爭加劇、成本壓力迫使其重視生產效率質量將促進機器視覺技術的應用。為了提高生產效率,降低人力成本,工業生產和管理中的某些人工環節正逐漸被機器代替。機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。

在一些不適合於人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合,常用機器視覺來替代人工視覺;同時在大批量工業生產過程中,用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高,用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易於實現資訊整合,是實現計算機整合製造的基礎技術。

同時,機器視覺技術還能在超標準排放煙塵、汙水等方面發揮作用。利用機器視覺,能夠及時發現機房及生產車間的的火災、煙霧等異常情況。利用機器視覺中的面相檢測、人臉識別技術,可以幫助企業加強出入口的控制和管理,提高管理水平,降低管理成本。

3、太陽能、交通監控

近年來新興行業的發展給機器視覺市場也帶來了新的市場空間。在太陽能領域,太陽能電池和模組生產者使用機器視覺來檢測產品、識別和跟蹤產品以及裝配產品。在交通監控領域,可以利用車牌識別技術、影象分析技術,自動識別車牌,發現違章停車、逆行、發現交通肇事車輛等。

此外,如地質災害對**預防、山體滑坡、泥石流、火山噴發的發現識別、防範,水文監測對河流水文狀況的觀測等領域機器視覺技術都有巨大空間有待挖掘。

未來的市場前景:

傳統製造業面臨新的顛覆,轉型升級將給中國自動化行業帶來巨大的市場機遇。而機器視覺作為自動化界高智慧化產品,未來具有巨大的發展潛力。

中國的電子製造和代工廠商過去幾年正在採購大量自動化裝置取代人工,以應對中國愈演愈烈的缺工現象,未來幾年這一現象將達到高潮。臺資工廠紛紛選擇提高自動化程度,其自動化換裝高潮將在未來2-3年內到來,必將為機器視覺產品在該行業的應用帶來新的增長點。

據一項權威釋出的行業**報告,中國機器視覺行業的市場規模將持續增長,在2023年將達到30億元,而在2023年將達到38億元,到2023年以前達到50億美元。

10樓:伍德課堂

上海波創提供專業的機器視覺解決方案。**上有很多應用案例,你可以去看看

機器視覺有哪些行業應用

11樓:佛度寒月

機器視覺目前主要運用於工業領域,如:機器人/機械手運動抓取、足球機器人,醫藥包裝盒檢測、手機零部件檢測、螢幕檢測,齒輪檢測、車輛車牌識別、人臉檢測,甚至包括安防系統:公共區域**檢測、犯罪人員識別,無人機飛行的避障系統、跟蹤系統,醫學研究時鐳射拍片的病灶判斷,在農業上也有運用:

果實採摘、病害識別、森林防火檢測。在廣泛到一些儀器指數、引數的識別。

12樓:機器視覺達人

汽車行業

包裝行業

飲料食品行業

菸草行業

3c電子行業

鋰電行業

農業半導體行業等等

什麼是機器視覺技術

13樓:匿名使用者

機器視覺技術,是一門涉及人工智慧、神經生物學、心理物理學、電腦科學、影象處理、模式識別等諸多領域的交叉學科。機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能,從客觀事物的影象中提取資訊,進行處理並加以理解,最終用於實際檢測、測量和控制。機器視覺技術最大的特點是速度快、資訊量大、功能多。

14樓:施努卡機器視覺

科學家們通過研究發現,人腦中許多組織都參與了視覺資訊的處理過程,因而能夠輕易地處理視覺方面的問題。但是視覺認知作為一個複雜奧妙的過程,人類對其還知之甚少,因而製造出具有視覺功能的智慧機器的夢想也一直難以實現。隨著視覺感測技術、資訊處理技術和計算機技術等的迅猛發展,具有視覺功能的智慧機器開始被人類製造出來,並逐漸形成了機器視覺的學科和產業。對於智慧機器而言,賦予其人類視覺功能是極其重要的,於是人們把計算機的快速性、可靠性、結果的可重複性與人類視覺的高度智慧化和抽象化能力結合起來,形成一門新的學科———機器視覺。

15樓:

機器視覺就是機器上使用的視覺技術;機器一般是各種機床,生產線、機械手、氣缸、伺服電機等等。

視覺是一種擬人化的稱呼,其本源叫影象處理技術,或者叫影象識別。

這個技術主要就是對影象做各種變換,提取感興趣的特徵,以便實現某種生產目的。

例如要檢測一箱子酒瓶是不是達到了規定的數量,有沒有破損,有沒有灌裝不滿。

再比如,手機螢幕生產線上,要檢測每一片螢幕的***壞,看有沒有亮點,暗點,色斑等等,這些都可以通過影象分析技術,提取其中的特徵來實現。

特徵提取技術含量比較高,不同檢測要求,特徵不同。

視覺檢測過程一般由下列步驟完成:

打光成像,把要檢測的目標凸顯出來,把背景沒有必要的噪聲儘可能壓制。

完成成像之後,就是規劃檢測區域,那些要檢測,那些不要檢測,不同產品部位要檢測哪些內容,都要規劃出來,這些一般是提前建立的模板。

下一步就是提取特徵,比如灰度特徵,顏色特徵,形狀特徵,紋理特徵,或者是多種特徵的組合,例如深度學習就是多種特徵的組合,並且是多級特徵組合。

特徵提取之後,就是跟目標值進行判斷,確定產品好壞。

機器視覺主要由哪幾部分組成

16樓:落日_餘暉

機器視覺主要由5部分組成:照明、鏡頭、相機、影象採集卡、視覺處理器。

照明:照明是影響機器視覺系統輸入的重要因素,它直接影響輸入資料的質量和應用效果。由於沒有通用的機器視覺光源照明裝置,所以針對每個特定的應用例項,要選擇相應的照明裝置,以達到最佳效果。

光源可分為可見光和不可見光。常用的幾種可見光源是白幟燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈。可見光的缺點是光能不能保持穩定。

鏡頭:鏡頭選擇應注意:焦距;目標高度 ;影像高度 ;放大倍數 ;影像至目標的距離 ;中心點 / 節點 ;畸變。

相機:按照不同標準可分為:標準解析度數字相機和模擬相機等。要根據不同的實際應用場合選不同的相機和高解析度相機:線掃描ccd和麵陣ccd;單色相機和彩色相機。

影象採集卡:影象採集卡只是完整的機器視覺系統的一個部件,但是它扮演一個非常重要的角色。影象採集卡直接決定了攝像頭的介面:黑白、彩色、模擬、數字等等。

視覺處理器:視覺處理器集採集卡與處理器於一體。以往計算機速度較慢時,採用視覺處理器加快視覺處理任務。

17樓:路確實腳下

搭建一個機器視覺系統包括:

選擇相機掃描的型別,確定相機視場,計算解析度,選擇鏡頭,選取相機模型、幀抓取器和硬體平臺,挑選照明,解決機械和電子介面問題,設計和選取軟體。

系統搭建起來後,要從硬體和軟體兩方面來評估機器視覺系統的成本。

簡單概括下:

硬體方面有:相機,鏡頭,影象感測器,光源等;

軟體方面有:編寫或者購買實現所需功能的軟體。

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