








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---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。
伴随着现代工业自动化的发展,机器视觉检测被广泛应用到各种各样的检查、测量和零件识别,例如红外截止滤光片表面缺陷检测、汽车轮毂型号识别、磁性材料外观缺陷检测、产品包装上的条码和字符识别等,这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观的要求非常高。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---的人工成本和管理成本的同时,仍然不能---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---工来检测这些单一、重复性的程序。
机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体,智能视觉检测,系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要,所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域,例如机器人、飞行物体导致等,对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。自动视觉识别检测目前已经用于产品外形和表面缺陷检验,如木材加工检测、金属表面视觉检测、二极管基片检查、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等。
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