工業機器視覺方案，機器視覺技術在工業中的應用

2022-10-21 14:03:09 精質視覺

　　近年來，人工智能技術在安全、金融、醫療等領域的應用已經成熟。底層技術來自四個人工智能技術方向:計算機視覺、語音識別、自然語義理解和大數據挖掘。計算機視覺作為一項基本的功能技術，是進行視覺感知和分析的前提。機器視覺是用傳感器和計算機取代“人眼”，結合人工智能算法、光學、機械等技術，實現定位、識別、測量、檢測等工業任務。它在工業領域有著廣泛的應用，如備件的尺寸檢測，電子裝配線上零件的定位等。工業企業的成本控制壓力很大，企業更加注重生產效率的提高和高科技的應用，用機器代替人工降低成本，從而提高生產和管理效率。

　　1. 機器視覺技術的優勢

　　準確性和可靠性:由于人類視覺受到物理條件的限制，機器視覺可以通過光學元件觀察到肉眼無法觀察到的區域，拓寬了被檢測物體的觀察范圍。由于機器視覺系統采用非接觸檢測，所以通常不需要進行物理接觸，對易碎部件沒有磨損和損壞的風險，對觀察器和觀察器也沒有損壞，從而提高了系統的可靠性。此外，機器視覺技術能夠克服人類檢測的主觀性，不受情緒或視覺疲勞的影響，工作性能穩定，檢測結果客觀。

　　環境適應性:在工業生產過程中，由于被測對象的多樣性和機器誤差的影響，檢測過程難以保持穩定狀態。機器視覺技術通過人工智能學習實際生產線上產生的檢測錯誤和缺陷產品，可以更加靈活地適應任何環境，因此工業視覺技術下的檢測效果在實際生產的復雜環境中更加準確。此外，機器視覺更能適應不適合人工操作的危險工作環境，或人工視覺難以滿足要求的工作環境。

　　經濟和可持續性:機器可以24小時不間斷地工作。整體工作效率遠遠高于人類。因此，一臺自動視覺檢測機可以承擔多個任務。另一方面，人類很難長時間穩定地觀察同一物體。機器視覺技術可以降低質檢員的工作強度和疲勞程度，長期完成各種工業試驗。

　　2. 機器視覺技術在工業中的應用

　　機器人的引導與定位:機器視覺技術可以用于指導工業機器人進行廣泛的操作和動作，如從雜亂的一堆零件中識別并撿起零件，將其有序地放置在傳送帶上，或將其裝配在其他設備上。將機器視覺技術與多傳感器技術相結合，可應用于制造和裝配領域的智能制造，實現智能生產、裝配和分揀，大大提高生產效率和自動化程度。