机器视觉的特点是自动化、客观、非接触,与一般意义上的图像处理系统相比,机器视觉强调的是精度和速度,以及工业现场环境下的可靠性,适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识,如:零件装配完整性,筛选机设备厂家,装配尺寸精度,筛选机生产厂家,零件加工精度等。
在现代工业自动化生产中,涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用,例如汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查,电子装配线的元件自动定位,饮料瓶盖的印刷质量检查,产品包装上的条码和字符识别等,筛选机,都是需要用到机器视觉来检测。
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从产品使用来看,机器视觉不只作为单一产品使用于质量检测等范畴,现在还被广泛安装在工业机器人、数控机床等工业自动化产品中,归于自动化工程中的上游中心环节,在工业自动化进程中的使用较为广泛。
机器视觉已成功使用到工业机器人、自动驾驭、安防监控和工业检测等多个范畴,跟着科技业新技能迭出,机器视觉的使用范畴窗口将被翻开,未来这一使用技能将扩展范畴更广的领域和新式职业。
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在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测的方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度,而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。
图像识别,是利用机器视觉检测设备对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象,视觉检测的优势,非接触测量,对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤,从而提高系统的可靠性,具有较宽的光谱响应范围,例如使用人眼看不见的红外测量,扩展了人眼的视觉范围。
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