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机器视觉的应用领域有哪些

来源:小易整编  作者:小易  发布时间:2023-08-19 01:02
摘要:机器视觉的应用主要是检测和机器人视觉两个方面,检测又可分为高精度定量检测和不用量器的定性或半定量检测;此外还有自动光学检查、人脸识别、无人驾驶汽车、产品质量等级分类、印刷品质量自动化检测、文字识别追踪定位等等机器视觉图像识别的应用。机器视觉...

机器视觉的应用主要是检测和机器人视觉两个方面,检测又可分为高精度定量检测和不用量器的定性或半定量检测;此外还有自动光学检查、人脸识别、无人驾驶汽车、产品质量等级分类、印刷品质量自动化检测、文字识别追踪定位等等机器视觉图像识别的应用。

机器视觉的应用领域有哪些

机器视觉可说是工业自动化系统的灵魂之窗,从物件/条码辨识、产品检测、外观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位,都是机器视觉技术可以发挥的舞台,因此它的应用范围十分广泛,行业应用领域更是多到令人眼花缭乱。

据了解,中国目前正处于由劳动密集型向技术密集型转型的时期,对提高生成效率、降低人工成本的机器视觉方案有着旺盛的需求,中国正在成为机器视觉技术发展较为活跃的地区之一。比如说,长三角和珠三角成为国际电子和半导体技术的转移地,同时也就成为了机器视觉技术的聚集地。许多具有国际先进水平的机器视觉系统进入了中国,国内的机器视觉企业也在与国际机器视觉企业的良性竞争中不断茁壮成长,许多大学和研究所都在致力于机器视觉技术的研究。

在国外,机器视觉主要应用在半导体及电子行业,其中,半导体行业占 40% ~ 50%。例如,PCB 印刷电路、SMT 表面贴装、电子生产加工设备等。此外机器视觉还在质量检测的各方面及其他领域均有着广泛应用。

机器视觉的应用

机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面:

检测:又可分为高精度定量检测(例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量)和不用量器的定性或半定量检测(例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测)。

机器人视觉:用于指引机器人在大范围内的操作和行动,如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上(即料斗拣取问题)。至于小范围内的操作和行动,还需要借助于触觉传感技术。

此外还有:自动光学检查、人脸识别、无人驾驶汽车、产品质量等级分类、印刷品质量自动化检测、文字识别、纹理识别、追踪定位……等机器视觉图像识别的应用。

1.在工业检测方面

近几十年来,在工业检测中利用视觉系统的非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出的优点,使机器视觉技术得到了广泛的应用,取得了巨大的经济与社会效益。

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、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等。这些检测识别系统属于二维机器视觉,技术已经较为成熟,其基本流程是用一个摄像机获取图像,对所获取的图像进行处理及模式识别,检测出所需的内容。

2.在医学上的应用

在医学领域,机器视觉主要用于医学辅助诊断。先要采集核磁共振、超声波、激光、X射线、γ射线等对人体检查记录的图像,再利用数字图像处理技术、信息融合技术对这些医学图像进行分析、描述和识别,后来得出相关信息,对辅助医生诊断人体病源大小、形状和异常,并进行有效治疗发挥了重要的作用。

3.交通监控领域中的应用

在交通监控领域中的应用上,智能交通监控起到非常重要的作用。比如说在重要的十字路口安放摄像头,就可以利用摄像头的快速拍照功能,实现对违章、逆行等车牌的车牌进行自动识别、存贮,以便相关的工作人员进行查看。

4.机器视觉图像检测应用

检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一, 光学筛选机,几乎所有产品都需要检测,而人工检测存在着较多的毛病,人工检测准确性低,长时间工作的话,准确性更是无法保证,并且检测速度慢,容易影响整个生产过程的效率。因此,机器视觉检测设备在图像检测的应用方面也非常的广泛,光学影像筛选机,例如:硬币边沿字符的检测。

2000 年 10 月新发行的第五套人民币中,一元硬币的侧边增强了防伪功能,鉴于生产过程的严格控制要求,在造币的最后一道工序上安置了视觉检测系统,印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的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,玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测,其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。

5.机器视觉视觉定位应用

视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域,设备需要按照机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头,准确拾取芯片并进行绑定,这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。

6.机器视觉物体测量应用

视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域,设备需要按照机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头,准确拾取芯片并进行绑定,这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。

7.机器视觉物体分拣应用

实际上,物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节,通过机器视觉系统将图像进行处理,实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件外貌瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。

机器视觉功能很少被看作是一个孤立的系统,而是作为整个自动化系统或设备的有机组成部分。它与运动控制、逻辑控制、数据采集、企业数据库管理等功能配合,并以此发挥其优势。为了打开视觉与各种信息系统之间的通道,实现系统间的互联,制定数据接口、通信协议等基本通用标准,机器视觉的推动将是产业发展的必然趋势。


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