








正当电子设备在人们的日常生活中变得日益重要,我们也发现越来越多的设备应用因为没有足够强大的视觉功能而失败,工业机器视觉检测,如在空中发生碰撞,机器人吸尘机吸掉不该吸的东西。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支,旨在赋予机器可媲美人类的视觉。随着研究人员应用专门的神经网络来帮助机器识别和理解现实世界的图像,机器视觉在过去几年取得了巨大的进步。如今的计算机在视觉识别上能够做到各种各样的事情,从识别网络上的猫到在诸多的照片中识别特定的面孔。
随着自动化行业发展,机器视觉技术的应用已经十分广泛。例如在自动化制造行业中,用机器视觉测量、检测工件的各种尺寸参数,如长度测量、圆测量、角度测量、弧线测量、区域测量等,不但可以获取在线产品的尺寸参数,同时可对产品做出在线实时判定和分拣,应用十分普遍。基于机器视觉技术的检测系统具有成本低、精度高、安装简易等优点。再加上功能强大的视觉软件,易于调整,灵活方便,且测量数据可存储,便于建立统计分析,便于快速发现问题,解决问题,是行业检测技术的。
通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成,我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序,在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时,仍然不能保证100%的检验合格率。机器视觉检测凭借它自动化、客观、非接触和的特点已经完代替人工来检测这些单一、重复性的程序。机器视觉检测系统与一般意义上的图像处理系统相比,机器视觉检测强调的是精度和速度,以及工业现场环境下的可靠性。
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