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信息摘要：
隨著深度學習、三維視覺技術(shù)、高精度成像技術(shù)和機器視覺互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展，機器視覺的性能優(yōu)勢得到進一步提升，應用領(lǐng)域也向多維拓展。

　　機器視覺起源于上世紀50年代 —— Gilson提出了“光流”的概念，在相關(guān)統(tǒng)計模型的基礎(chǔ)上發(fā)展了逐像素計算模型，標志著二維圖像統(tǒng)計模型的發(fā)展。

　　機器視覺是用機器代替人眼進行測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)通過機器視覺產(chǎn)品將捕捉到的物體轉(zhuǎn)換成圖像信號，再傳輸給專用的圖像處理系統(tǒng)，獲得被捕捉物體的形狀信息，并根據(jù)像素分布、亮度、顏色等信息將其轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號；圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種操作，提取目標的特征，然后根據(jù)識別結(jié)果控制現(xiàn)場設(shè)備的動作。

機器視覺的主要應用領(lǐng)域,機器視覺應用,機器視覺技術(shù)

　　隨著深度學習、三維視覺技術(shù)、高精度成像技術(shù)和機器視覺互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展，機器視覺的性能優(yōu)勢得到進一步提升，應用領(lǐng)域也向多維拓展。

　　機器視覺的主要應用領(lǐng)域

　　1汽車制造行業(yè)

　　以往汽車制造質(zhì)量主要依靠三坐標測量，效率低、耗時長、數(shù)據(jù)缺乏，只能離線測量。機器視覺引入了非接觸測量技術(shù)，并逐漸發(fā)展為固定式在線測量站和機器人柔性在線測量站，能夠?qū)θ梭w尺寸波動進行嚴格監(jiān)控，提供數(shù)據(jù)支持。

　　藍光掃描測量、表面缺陷測量等視覺測量方法可以進行更精確的測量，并對車身的基本特征尺寸、裝配效果和缺陷提供高精度的監(jiān)控。多種監(jiān)視和測量手段相結(jié)合，確保生產(chǎn)零件零缺陷，保證車輛制造的高質(zhì)量。

　　2圖像識別

　　圖像識別，簡單地說，就是利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解，識別出各種物體和目標。

　　識別條形碼就是一種圖像識別。在商品的生產(chǎn)過程中，制造商將大量的數(shù)據(jù)存儲在一個小的條形碼中，以此管理商品。

　　隨著機器視覺圖像識別的應用越來越廣泛，各種物料表面的條碼變得非常容易識別、讀取和檢測，從而提高了現(xiàn)代化水平，降低了生產(chǎn)成本，大大提高了生產(chǎn)效率。

　　3電子行業(yè)

　　電子行業(yè)元器件尺寸小、質(zhì)量標準高，用機器視覺系統(tǒng)檢測最適合不過。同時，電子產(chǎn)品需求量大、生命周期短，拉動機器視覺市場需求。

　　機器視覺在消費電子領(lǐng)域，以PCB檢測、零部件及整機外觀檢測、裝配引導等應用為主，以改變傳統(tǒng)的人工目視檢測法易漏檢、時間長、速度慢、成本高的缺點。

　　使用機器視覺，操作者可以及時得到反饋，確定印刷過程中的操作是否良好，從而達到防偽的目的，這對提高生產(chǎn)效率和成品率非常重要。

　　4物體分揀

　　在機器視覺應用中，目標分類應用是繼識別和檢測之后的一個環(huán)節(jié)。利用機器視覺系統(tǒng)對圖像進行處理，利用機械手實現(xiàn)產(chǎn)品分類。

　　在以前的生產(chǎn)線中，材料是通過人工方法放入注塑機，然后進行下一道工序�，F(xiàn)在采用自動分料設(shè)備，利用機器視覺系統(tǒng)對產(chǎn)品圖像進行采集、分析、輸出結(jié)果，再由機器人將相應的物料放置在一個固定的位置，從而實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的智能化、自動化和現(xiàn)代化。

　　機器視覺功能很少被看作是一個孤立的系統(tǒng)，而是作為整個自動化系統(tǒng)或設(shè)備的有機組成部分。它與運動控制、邏輯控制、數(shù)據(jù)采集、企業(yè)數(shù)據(jù)庫管理等功能配合，并以此發(fā)揮其優(yōu)勢。為了打開視覺與各種信息系統(tǒng)之間的通道，實現(xiàn)系統(tǒng)間的互聯(lián)，制定數(shù)據(jù)接口、通信協(xié)議等基本通用標準，機器視覺的推動將是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然趨勢。

資訊來源：東莞銘威網(wǎng)