机器视觉应用

机器视觉应用

机器视觉应用分类/机器视觉应用领域/机器视觉应用有哪些？

1.用于检测缺陷的计算机视觉应用

也许这是计算机视觉的最常见应用。到目前为止，缺陷的检测是由经过培训的人员按选定的批次进行的，通常无法进行全面的生产控制。利用计算机视觉，我们可以检测尺寸小于0.05mm的缺陷，例如金属裂缝，油漆缺陷，不良印刷等。比人眼好多了！这些视觉相机需要一种“智能大脑”算法，该算法能够区分什么是缺陷和什么不是缺陷。通过有缺陷和无缺陷的图像，针对每个特定应用专门设计和训练该算法。

机器视觉硬件系统：工业相机-补光光源-光源控制器-视频互联接口线-工业主机

图示： 产品瑕疵检测

2.计量学的计算机视觉应用

这是另一个最重要的应用程序。到目前为止，已经使用复杂的激光计量设备或探针完成了操作，现在可以使用计算机视觉对其进行测量。该主题的关键是对基准进行很好的调整，以能够以必要的精度进行测量，并且最重要的是，针对每种类型的材料和工作环境使用适当的照明。使用人工视觉系统，我们可以测量可变的零件尺寸，直线度，平行度……

机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括齿轮、接插件、汽车零部件、IC元件管脚、麻花钻、罗定螺纹检测等。

检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆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装了视觉检测系统;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，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，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。

图示： 产品瑕疵检测

3.用于入侵者检测的计算机视觉应用

通过高光谱相机，可以区分水果和石头，从而为消费者提供更安全的产品，尤其是在食品中。高光谱摄像机能够通过对波长进行测量来区分材料的类型。这样，可以在材料不同的情况下区分石头与水果，塑料与金属或其他组合。

4.用于组装验证的计算机视觉应用

每天制造越来越复杂的装配，带有更多的零件或连接。计算机视觉使我们可以逐步验证每个零件是否在原位，或者在过程结束时，最终组装是否正确。此应用程序对机械，设备，电子板或具有很多复杂性的预组装件的组装非常有用。这些系统显着减少了非常复杂的操作的周期时间和重新操作时间。

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，设备需要根据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。

机器视觉分拣应用视频

5.屏幕阅读器的计算机视觉应用

有时由于显示屏是封闭的供应商系统，或者因为该系统与所安装的系统不兼容，所以无法从显示屏中提取数据。解决此问题的方法是安装计算机视觉摄像机以读取屏幕并提取屏幕上显示的数据（温度，代码，张力……屏幕上显示的任何有用信息，您需要它）。为此，我们寻找信息所在的兴趣区域，使用字符识别算法（OCR）提取信息，一切都完美无缺！

6.代码和字符阅读器（OCR）的计算机视觉应用

坦白地说，设计师是非常好的人，但是他们经常将字体更改为更复杂的字母（也很漂亮！）。我们回到字符识别算法来训练计算机视觉识别系统，因此即使您使用复杂的字体，OCR也可以读取它们。它是一个如此强大的系统，甚至可以读取手写字母。最好的设计师证明！

图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。

 机器视觉分拣应用视频

7.计算机视觉+机器人进行垃圾箱拣选，物体分拣应用

最后，我们最需要的应用程序之一是将协作式机器人技术与计算机视觉结合起来，从而能够对无序放置的物品进行垃圾箱拣选。这些零件杂乱无章，因此我们需要优化轨迹并检测抓地力坐标。机器人需要帮助（计算机视觉）来告诉他什么是工件以及它在哪里，以便它可以决定什么是拾起工件的最佳方法。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、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。通过工业相机和先进的图像处理技术，代替人眼，为生产型企业和自动化集成商提供装配定位、缺陷检测、特征识别、字符读取、尺寸测量、扫码追溯等机器视觉整体解决方案和部署实施。

机器视觉分拣应用视频