自動化集成系統(tǒng)配套服務(wù)商-日弘智能今天為大家講講機器視覺的主要應(yīng)用領(lǐng)域有哪些?機器視覺的主要應(yīng)用領(lǐng)域。現(xiàn)在，發(fā)展迅猛的自動化技術(shù)在我國掀起了熱潮，我們對機器視覺的認識加深，每個人對它的看法發(fā)生了巨變。機器視覺系統(tǒng)讓大批量、持續(xù)生產(chǎn)的自動化程度提高了，大大提高了為工業(yè)生產(chǎn)效率和產(chǎn)品精度，同時獲取信息與自動處理的能力變得極其快，為工業(yè)生產(chǎn)的信息集成提供了有效途徑。機器視覺技術(shù)不斷成熟和進步，應(yīng)用范圍變得越來越寬泛。

　　機器視覺的主要應(yīng)用領(lǐng)域

　　1.工業(yè)檢測

　　近幾十年來，在工業(yè)檢測中利用視覺系統(tǒng)的非接觸、速度快、精度合適、現(xiàn)場抗干擾能力強等突出的優(yōu)點，使機器視覺技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，取得了巨大的經(jīng)濟與社會效益。

　　機器視覺系統(tǒng)的特點是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度。運用在一些危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合;此外，在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，機器視覺檢測可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。

　　自動視覺識別檢測目前已經(jīng)用于產(chǎn)品外形和表面缺陷檢驗，如木材加工檢測、金屬表面視覺檢測、二極管基片檢查、印刷電路板缺陷檢查、焊縫缺陷自動識別等。這些檢測識別系統(tǒng)屬于二維機器視覺，技術(shù)已經(jīng)較為成熟，其基本流程是用一個攝像機獲取圖像，對所獲取的圖像進行處理及模式識別，檢測出所需的內(nèi)容。

　　2.汽車制造行業(yè)

　　汽車制造質(zhì)量原先主要依靠三坐標測量完成，效率低、時間長、數(shù)據(jù)量嚴重不足， 且只能離線測量。機器視覺引入非接觸測量技術(shù)，逐步發(fā)展成固定式在線測量站 與機器人柔性在線測量站等在線測量系統(tǒng)，可嚴格監(jiān)控車身尺寸波動，提供數(shù)據(jù)支持。

　　除傳統(tǒng)三坐標測量、激光在線測量外，藍光掃描測量、表面缺陷測量等視覺測量 方法可進行更加精細地測量，對車身基本特征尺寸、車體裝配效果、缺陷等提供 高精度監(jiān)控。多種監(jiān)控測量手段互相結(jié)合，確保生產(chǎn)零件零缺陷、整車制造高質(zhì)量。

　　機器視覺檢測系統(tǒng)可以對產(chǎn)品進行制造工藝檢測、自動化跟蹤、追溯與控制等， 包括通過光學字符識別(OCR)技術(shù)獲取車身零件編碼以保證零件在整個制造過程中的可追溯性，通過識別零件的存在或缺失以保證部件裝配的完整性，以及通過視覺技術(shù)識別產(chǎn)品表面缺陷或加工工具是否存在缺陷以保證生產(chǎn)質(zhì)量。

　　3.消費電子行業(yè)

　　消費電子行業(yè)元器件尺寸小、質(zhì)量標準高，適合用機器視覺系統(tǒng)檢測，也促進機器視覺技術(shù)進步。同時，消費電子產(chǎn)品生命周期短、需求量大，拉動機器視覺市場需求。

　　機器視覺在消費電子領(lǐng)域，以PCB/FPC AOI檢測、零部件及整機外觀檢測、裝配引導等應(yīng)用為主，并呈現(xiàn)出越來越多的新的應(yīng)用場景。

　　PCB缺陷檢測主要是焊點缺陷檢測和元器件檢測兩大部分。傳統(tǒng)的人工目視檢測法易漏檢、速度慢、時間長、成本高，已不能滿足生產(chǎn)需要，機器視覺PCB檢測系統(tǒng)具有重要的現(xiàn)實意義。

　　在電路板從印刷裝置中移下，或在清洗劑中清洗后，以及返修完成返回生產(chǎn)線中，機器視覺提供的在線視覺技術(shù)可以在實施印刷操作后直接發(fā)現(xiàn)存在的缺陷情況，保證了操作者在加上PCB以前能夠及時處理有關(guān)問題。另外，發(fā)現(xiàn)缺陷時可以有效防止有缺陷的電路板送達生產(chǎn)線后端，從而避免出現(xiàn)返修或廢棄現(xiàn)象。操作者能夠及時得到反饋，明確處于操作中的印刷工藝操作是否良好，達到預防缺陷產(chǎn)生的目的，對生產(chǎn)效率和良率的提升至關(guān)重要。

　　4.圖像識別

　　圖像識別，簡單講就是使用機器視覺處理、分析和理解圖像，識別各種各樣的的對象和目標，功能非常強大，圖片識別應(yīng)用熱度在視覺與圖像領(lǐng)域中排名第三。

　　最典型的圖像識別應(yīng)該就是識別二維碼了。二維碼和條形碼是我們生活中極為常見的條碼。在商品的生產(chǎn)中，廠家把很多的數(shù)據(jù)儲存在小小的二維碼中，通過這種方式對產(chǎn)品進行管理和追溯，隨著機器視覺圖像識別應(yīng)用變得越來越廣泛，各種材質(zhì)表面的條碼變得非常容易被識別讀取、檢測，從而提高現(xiàn)代化的水平、生產(chǎn)效率大大的提高、生產(chǎn)成本降低。

　　圖像識別大多商用場景還屬于藍海，潛力有待開發(fā)，同時，圖片數(shù)據(jù)大多被大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所掌握，創(chuàng)業(yè)公司數(shù)據(jù)資源稀少。人臉識別也屬于圖像識別的一個應(yīng)用場景，做人臉識別的大多數(shù)企業(yè)同時也在提供圖像識別服務(wù)，但是銷售效果不佳，主要贏利點還在于人臉識別。

　　5.物體分揀

　　在機器視覺應(yīng)用環(huán)節(jié)中，物體分揀應(yīng)用是建立在識別、檢測之后的一個環(huán)節(jié)，通過機器視覺系統(tǒng)將圖像進行處理，結(jié)合機械臂的使用實現(xiàn)產(chǎn)品分揀。

　　舉個例子，在過去的產(chǎn)線上，是用人工的方法將物料安放到注塑機里，再進行下一步工序。現(xiàn)在則是使用自動化設(shè)備分料，其中使用機器視覺系統(tǒng)進行產(chǎn)品圖像抓取、圖像分析、輸出結(jié)果，再通過機器人把對應(yīng)的物料放到固定的位置上，從而實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的智能化、現(xiàn)代化、自動化。

　　6.視頻/監(jiān)控分析

　　人工智能技術(shù)可以對結(jié)構(gòu)化的人、車、物等視頻內(nèi)容信息進行快速檢索、查詢。這項應(yīng)用使得讓公安系統(tǒng)在繁雜的監(jiān)控視頻中搜尋到罪犯的有了可能。在大量人群流動的交通樞紐，該技術(shù)也被廣泛用于人群分析、防控預警等。

　　視頻/監(jiān)控領(lǐng)域盈利空間廣闊，商業(yè)模式多種多樣，既可以提供行業(yè)整體解決方案，也可以銷售集成硬件設(shè)備。將技術(shù)應(yīng)用于視頻及監(jiān)控領(lǐng)域在人工智能公司中正在形成一種趨勢，這項技術(shù)應(yīng)用將率先在安防、交通甚至零售等行業(yè)掀起應(yīng)用熱潮。

　　7.文字識別

　　計算機文字識別，俗稱光學字符識別，它是利用光學技術(shù)和計算機技術(shù)把印在或?qū)懺诩埳系奈淖肿x取出來，并轉(zhuǎn)換成一種計算機能夠接受、人又可以理解的格式。這是實現(xiàn)文字高速錄入的一項關(guān)鍵技術(shù)。

　　8.食品包裝與制藥行業(yè)應(yīng)用

　　機器視覺在食品包裝領(lǐng)域適用范圍廣泛，可用于檢測瓶子的分類和液位測量、標 簽、蓋子、盒子的檢查，以及瓶的形狀、尺寸、密封性和完整性。被檢查的包裝 形狀不限包裝盒、包裝箱、金屬箱、管狀、泡狀、盤狀、廣口瓶、細口瓶、罐裝 和桶裝等。食品包裝是食品質(zhì)量的重要保障，可以保護食品在流通過程中免受污染，提高品質(zhì)，避免發(fā)生安全事故。

　　制藥企業(yè)的生產(chǎn)過程中，藥品關(guān)系到人的生命健康，即使是微小的缺陷存在，一 旦藥品流通到市場后也會對患者造成無法彌補的損失，甚至導致醫(yī)療事故的發(fā)生。機器視覺在藥品包裝、質(zhì)量檢測及控制等多個方面有廣大作為，助力醫(yī)藥行業(yè)加 快現(xiàn)代化、智能化進程。目前，在數(shù)粒、打碼、泡罩版缺粒、藥品殘缺和斷片、 加裝說明書、編碼識別等檢測環(huán)節(jié)，機器視覺檢測內(nèi)容豐富、穩(wěn)定、精確，滿足醫(yī)藥行業(yè)包裝線經(jīng)常變包裝產(chǎn)品的需求。

　　9.無人駕駛

　　隨著汽車的普及，汽車已經(jīng)成為人工智能技術(shù)非常大的應(yīng)用投放方向，但就目前來說，想要完全實現(xiàn)自動駕駛/無人駕駛，距離技術(shù)成熟還有一段路要走。不過利用人工智能技術(shù)，汽車的駕駛輔助的功能及應(yīng)用越來越多，這些應(yīng)用多半是基于計算機視覺和圖像處理技術(shù)來實現(xiàn)。

　　10.圖像及視頻編輯

　　目前市場上也出現(xiàn)了很多運用及機器學習算法對圖像進行處理，可以實現(xiàn)對圖片的自動修復、美化、變換效果等操作。并且越來越受到用戶青睞。

　　機器視覺在應(yīng)用場景上逐漸突破工業(yè)檢測，其應(yīng)用邊界逐步向智能生活領(lǐng)域拓展。由于機器視覺在智能生活、智能制造兩個領(lǐng)域具有不同的技術(shù)特點和應(yīng)用進展，所以機器視覺于這兩個領(lǐng)域的行業(yè)發(fā)展趨勢也不盡相同。

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