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机器视觉极大地解放了人工劳动,提高了自动化水平。
大学仕 2021-10-11 16:21 993浏览
   机器视觉将在国民经济的各个领域都发挥很大的作用,应用前景广阔,给社会的发展带来了新的技术革命。目前我国正处于劳动密集型向技术密集型的过渡时期,对提高生产效率、降低人工成本的机器视觉解决方案需求旺盛。中国正在成为机器人视觉技术发展最活跃的地区之一。众多具有国际先进水平的机器人视觉系统进入中国,国内机器人视觉企业在与国际机器人视觉企业的良性竞争中蓬勃发展。许多大学和研究机构致力于机器人视觉技术的研究。   在机器视觉产业专利申请方面,根据智慧芽与前瞻产业研究院整理的数据显示,华南理工大学的机器视觉产业专利申请量是中国乃至全球最多的。   在国外,机器人视觉主要应用于半导体和电子行业,其中半导体行业占40% ~ 50%。比如PCB印刷电路、SMT表面贴装、电子生产加工设备等。此外,机器人视觉广泛应用于质量检测等领域的各个方面。   01.在工业检测中。   近几十年来,机器人视觉技术以其非接触、抗干扰能力强、速度快、精度合适等突出优势,在工业检测领域得到了广泛应用,取得了巨大的经济效益和社会效益。   目前,自动视觉识别检测已用于产品外观和表面缺陷检测,如二极管基板检测、印刷电路板缺陷检测、木材加工检测、金属表面视觉检测、自动焊缝缺陷识别等。这些检测识别系统属于二维机器视觉,技术成熟。基本过程是用相机采集图像,对采集到的图像进行处理和模式识别,检测出需要的内容。   02、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。首先采集核磁共振、超声、激光、X射线和射线记录的图像,然后利用数字图像处理技术和信息融合技术对这些医学图像进行分析、描述和识别。最终获得相关信息,对辅助医生诊断人体病原体的大小、形态和异常,进行有效治疗具有重要作用。不同的医学成像设备获得不同特征的生物组织图像。例如,X射线反射骨组织,而MRI图像反射有机组织图像。医生经常需要考虑骨骼和有机组织之间的关系。因此,有必要利用数字图像处理技术将两幅图像适当叠加进行医学分析。03.在交通监控领域的应用。   在智能交通监控领域,通过在重要路口放置摄像头,可以利用摄像头的快速拍照功能,自动识别并存储违章、逆行车牌的车牌,以便相关工作人员查看。   04.在桥梁检测领域的应用。   人工检查法和桥梁检查车法都依赖肉眼对桥面进行人工检查,速度慢、效率低、漏检率高、实时性差,影响交通,存在安全隐患,难以广泛应用。无损检测包括激光检测、超声波检测、声发射检测等检测技术,仪器价格昂贵,测量范围小,无法满足桥梁检测日益增长的需求。智能检测包括基于导电材料和智能混凝土技术的分布式混凝土裂缝自动检测系统,以及基于机器视觉的前沿检测方法。导电材料技术虽然使用方便、设备简单、成本低廉,但需要事先用导电材料包覆或埋设进行检测,而智能混凝土技术无法确定裂缝位置、裂缝宽度等一系列问题,离实际应用还很远。基于机器视觉的检测方法是利用CCD摄像机获取桥梁的表观图像,然后通过计算机处理后自动识别裂纹图像,再将其与背景分离,计算出裂纹参数。它具有准确、非接触、方便、直观 、灵活性高、成本低、重现性好、适应性强等优点,可以解放劳动力,消除人为干扰,具有良好的应用前景。
机器视觉检测行业前景一片光明。
大学仕 2021-09-29 13:33 579浏览
   机器视觉是一个非常新的快速的研究领域。在海外,机器视觉的使用主要体现在半导体和电子行业,期间约有40%-50%会集中在半导体行业。例如,SMT表面安装、电子电路焊接、电路板印刷、电子封装等。都必须使用机器视觉系统技能。机器视觉系统也广泛应用于质量检测,其产品在使用中占据举足轻重的地位。   中国机器视觉市场起步较晚,行业集中度较高。一些经销商开始主要通过演戏来推广自己的品牌。在行业分布、渠道分布和复杂的全自动化产品方面存在显著差异。中国整个机器视觉市场远未饱和,因为它的使用水平低于精密的全自动化产品。随着工业控制自动化的发展,我国配套基础设施的完善,以及技能和资金的积累,工业控制自动化以及采用图片和机器视觉技能的自动化要求开始在各行各业广泛出现。近年来,国内相关高校、科研院所和企业也在图片和机器视觉技能领域进行了积极思考和大胆尝试,并逐渐开始在工业领域应用。   当时中国的机器视觉市场主要分为三类,一类是实力强大的海外机器视觉企业,一类是国企视觉企业,一类是自主研发设计的民营企业。相比较而言,三者的商品价格存在一定的距离,这部分是因为主流技能的距离,部分是因为国情和本土化策略的必要性。虽然我国的机器视觉在细分行业的深度技能上还有一段时间要追赶,但是我国自主研发的机器视觉也取得了很大的进步,尤其是在堆砌的使用上。   随着《中国制造2025》的提出和后续工作中的实施,智能制造作为新一代信息内容技能与制造技能的融合点,成为我国制造业的主要方向,受到了钞票界和产业界的广泛关注。在劳动力成本增加、制造业生产效率和商品质量法规提高、产业技能提升等诸多因素的推动下,行业处于快速进步期,2016年将达到数百亿的市场规模。机器视觉具有合理性高、精度高、稳定性强、适用于危险环境、摄影范围广等无可比拟的优势,广泛应用于电子、食品、汽车、医药及包装机械设备、印刷机械设备等。国内机器视觉行业从2009年开始进入高速期,年增长率在15-20%左右。中国机器视觉市场正在成为继北美、欧洲、日本之后世界机器视觉厂商的重点目标市场。
为什么机器视觉是实现工业4.0的关键?
大学仕 2021-09-06 16:30 540浏览
   工业1.0和2.0时代,当你走进一家电子厂,人们就会看到一排排的工人在做组装、贴标或质检等重复性劳动作业。   如今,在许多现代化工厂中,工人已经成为流水线负责检验的“配角”,工业机器人取代了繁重的手工劳动,电子信息技术的广泛应用大大提高了生产的自动化水平,从而行业进入了3.0时代。   然而,传统工业机器人大多通过示教再现或预编程实现各种简单操作,极大地限制了机器人的应用。如果机器能像人类一样,可以根据产品的亮度、颜色、表面特征、位置等信息进行相应的操作,显然可以进一步解放生产力,完成柔性制造。这一切的前提是为机器人安装“眼睛”,也就是“机器视觉”。   从某种意义上说,机器视觉是赋予工业机器人智能,帮助整个产业从3.0时代走向4.0时代的关键环节,为智能制造的落地打开了“新窗口”。   与人眼相比,机器视觉具有效率高、精度高、永不疲劳等明显优势,因此被广泛应用于工业制造的各个方面,如装卸过程中通过机器视觉进行定位,引导机械臂准确抓取;例如,在自动包装领域,识别物品数量并跟踪数据;比如对一些精度较高的产品进行分类和缺陷检测,也是目前机器视觉应用最广泛的环节,代替了大部分的劳动。   我们以汽车轮毂的分类/分割场景为例:轮毂作为轮胎的骨架,在汽车零部件中起着重要的作用,根据直径、宽度、成型方式、材料等有很多种。   从制造的角度来看,汽车轮毂大部分都是铸件,铸造后就要完成。枢纽类型有上百种,不同类型要选择不同的加工路线、加工机具。要在自动化生产线上实现多品种混流生产,首先要完成的就是轮毂类型的识别。另外,轮毂的质量直接决定了车辆在行驶过程中的安全性能。但由于工艺参数和冷却系统的影响,容易产生气孔、缩孔、气孔等内部缺陷。为了确保产品质量,缺陷检测/分割也至关重要。无论是轮毂分类还是分段,这些任务前期都是人工完成的,流水线不断的进行,所以工人的休息时间并不短。在高强度、长时间、长时间紧张的工作条件下,工人容易感到疲劳,在工作中不可避免地受到情绪波动、注意力不集中、疏忽大意等因素的影响,导致分类/分段工作的速度、稳定性和准确性无法保证。   基于上述痛点,越来越多的机构开始探索自动甚至智能的轮毂分类/分割方案。   自动枢纽检测场景。   先来看看枢纽拆分场景。x射线无损检测是目前检测轮毂内部缺陷的最佳方法。具体来说,就是将初步成型的毛坯轮毂通过机电系统送到引线屋后,可以在不同的区域进行多次成像,可以完整的检测出整个轮毂。   为了替代传统的人工检查,部分企业采用半自动检查方式,即将轮毂的运行过程提前设定在下位机中,每个零件的成像过程不需要人工干预,检查人员只需观察零件的X射线图像即可确定产品质量;而且企业已经在上位机中设置了轮毂缺陷检测的相关参数,整个过程自动完成,无需人工干预。在全自动检测过程中,轮毂缺陷的自动分割算法起着至关重要的作用。   纵观枢纽分类场景,目前很多高校都提出了基于机器视觉的分类算法。   东北大学提出了一种基于机器视觉的汽车轮毂识别系统,该系统根据实验选取了轮毂中心是否有孔洞、轮毂边缘区域孔洞数量、轮毂半径、轮毂面积和旋转不变性五个特征,并通过投票分类器对提取的特征进行分类。与传统方法相比,可以取得更好的效果,但缺点是先验信息太多,手动选择明显特征费时费力。而且由于提取的特征较少,对结构复杂的枢纽识别性较差,结构相似的枢纽难以区分。   中国北方大学提出了一种基于OpenCV和MFC平台的hub分类技术,与传统的识别方法相比节省了时间,但由于形态学处理的破坏,泛化程度较低。南京信息科技大学提出了一种基于统计模型的枢纽分类方法,利用背景去除、形态学处理、局部二值化和边缘提取算子等多种方法提取特征,可以进一步提高分类精度。然而,能够成功识别和分类的集线器类型很少,检测方法非常耗时.   通过以上分析,我们可以知道,机器视觉解决方案的部署是一项非常复杂的任务,涉及到很多专业技术和人才,会耗费大量资金,涉及到大量的试错。制造商很难自行开发这样一套解决方案。厂商如何快速掌握机器学习的“秘密武器”?与无锡新捷电气股份有限公司(以下简称“新捷”)联合推出了一套基于深度学习的轮毂分类/细分解决方案,为轮毂检测行业提供了新思路。   基于小号自主研发的新一代机器视觉应用开发平台X-SIGHT VISION STUDIO Pro,厂商只需在软件中拖拽组件即可完成——的开发,无需编写代码,相当于直接将复杂的专业相机变成了“笨相机”,大大降低了用户上手的门槛。   该平台除了拥有图形化的界面,提供快速的应用开发环境,帮助用户快速上手、轻松创建典型应用外,还提供强大的图像分析能力,甚至具备自学习、自优化的能力,是一个不断进化、不断迭代的平台。得益于此,用户可以以更高的效率开发定制的大型项目,从而缩短R&D周期和成本。   你可能会奇怪,为什么中国重汽的平台可以“简化”机器学习。在原有平台的背后,集成了英特尔OpenVINO和oneAPI加速解决方案。这些软件就像“催化剂”,为中国重汽的解决方案部署和模型加速提供了更高效的工具。   其中,OpenVINO Vision Tool Kit是一款面向高性能计算机视觉和深度学习应用的快速开发工具包。OpenVino Vision Tool Kit基于最新一代的人工神经网络,包括卷积神经网络(CNN)、循环网络和基于注意力的网络,可以跨英特尔硬件扩展到计算机视觉和非视觉工作,从而最大限度地提高性能,展示高性能AI和深度学习推理下属从边缘到云的加速。这增强了我们产品的深度学习神经网络推理能力,帮助他们为客户提供更好的解决方案。OneAPI是一个跨行业、开放、基于标准的统一编程库,可以提供跨加速架构的通用开发体验,帮助中国重汽提升应用性能、工作效率和创新能力。   机器视觉场景复杂,因此英特尔开发了许多工具包来满足用户在各种工业场景中的需求,推广更多机器视觉的应用案例,为工业机器视觉的发展提供技术支持。   以智能制造为主导的工业革命4.0正在影响各行各业,工业机器视觉将是驱动未来产业数字化、智能化的重要动能。不仅汽车制造产业链在积极引入机器视觉解决方案,更大范围的工业领域也期望借助该技术实现数字化升级和柔性制造变革。
什么是CCD机器视觉检测?
大学仕 2021-09-03 14:00 845浏览
   实际上,CCD机器视觉尺寸测量是基于相对测量法,通过溯源、倍率标定、自动提边、屏幕图像测量计算出实际尺寸。在精密测量中,放大倍数必须是35倍或更高,才能达到微米级精度。此时,视线宽度小于5毫米。对于大于5毫米的物体,必须结合位移分析读数和窗口测量。在对工业产品的精度和精密度要求越来越高的智能化、自动化行业,机器视觉系统是工业产品检测中非常高效的检测手段。今天,我们从三个方面介绍CCD机器视觉技术的原理和价值。   一、CCD机器视觉有哪些功能?   1.定位功能:可以自动定位被检产品的外观特征。如果这些外观特征在检验过程中与数据库提供的图像坐标不一致,则可以判断产品有缺陷或有瑕疵。   2.测量功能:可以自动测量产品的外部尺寸,通过CCD摄像头从多个角度拍摄产品,测量产品的长度、宽度等基本数值。还可以根据不同的产品测量要求,通过增加CCD摄像头数量和调整角度,将测量精度提高0.001毫米,同时测量各种形状物体的尺寸。将数据库操作得到的相应尺寸与数据库中的固有数据进行比较,判断产品尺寸是否合格。   3.识别功能:可以自动识别产品的颜色、文字、图形,通过数据库操作判断被测产品上出现的图形、文字、颜色是否正确,从而判断被测产品是否合格。   4.检测功能:“可以自动检测产品上是否有特征,通过数据库操作判断特征。被测产品的这些特征出现了超出原有特征的新特征,从而判断被测产品是否合格。   二、CCD机器视觉检测系统应用流程:   1.首先,被检测物体靠近或移动到工业摄像机的视场中心,如果是,则向图像采集设备发送触发脉冲信号;   2.图像采集设备根据设计者预设的程序和延时向工业摄像机和照明设备发送启动脉冲,但有些工业摄像机和照明设备在系统开机时直接启动;   3.工业相机停止当前扫描,然后重新开始新的帧扫描;有时工业相机需要在启动脉冲到达前处于等待状态,而帧扫描在启动脉冲到达后开始。   4.如果使用的策略是曝光策略,在工业相机开始新的帧扫描之前,应该打开曝光控制系统,由程序或硬件根据你的实际需要设定曝光时间、曝光速度和曝光强度;       5.如果采用曝光策略,请使用另一个启动脉冲开启照明设备,尤其是保持启动时间与工业相机的曝光时间、曝光速度、曝光强度相匹配;   6.工业相机曝光后,一帧图像的扫描输出正式开始;   7.如果工业相机的输出是模拟信号,图像采集装置将对从工业相机接收的信号进行模数转换,将其数字化。如果输出是数字信号,将保存图像捕获数字信号;否则,图像捕获设备捕获的图像将被保存。   8.图像采集设备将图像信号发送到数据缓冲器,然后由处理器或计算机存储器处理并显示图像;   9.处理器或计算机处理、分析和识别图像,获得测量结果或逻辑控制变量,然后根据这些结果进行处理,以控制其他设备(如机械设备等)。完成相关动作并进行定位。纠正运动误差,剔除缺陷,如机械臂的正确定位和抓取,或剔除缺陷产品。
人工智能趋势下深度学习对机器视觉的影响
大学仕 2021-08-25 15:26 783浏览
   自从“思维机器”的概念出现以来,人们一直对人工智能感到紧张,但这对人工智能的快速发展并没有坏处。越多的人觉得有风险,就有越多的人去探索。   近年来,人工智能领域广泛活跃。除了对“机器崛起”的恐惧之外,不得不说人工智能在很多方面都让人们受益颇多。AI并没有像人们担心的那样“接管”社会,但随着数据存储和处理能力的提升,AI无处不在,包括智能家居、智能交通、智能物流、智能安防等等。   人工智能技术的应用将使机器视觉超越现有的解决方案,并能够胜任更具挑战性的应用。其中,深度学习技术以其强大的影响力以及对视觉行业和AI领域的巨大影响,得到了众多机器视觉专业人士的认可。未来将在监控、自动驾驶、医疗诊断、智慧农业等领域引入更多深度学习技术,实现检查或地图分析等功能。   什么是深度学习   深度学习不是一种独立的学习方法,但它也使用有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。然而,由于近年来这一领域的快速发展,一些独特的学习方法(如残差网络)相继被提出,因此越来越多的人将其视为一种单独的学习方法。   深度学习理论是机器学习的一个分支。在传统的机器学习中,需要训练结构化的数值数据,比如预测销量、预测是否有人会按时还款等等。然而,在深度学习中,我们的训练输入不再是常规数据,它可能是语言、对话语料库、图像或视频。深度学习需要做的是,我把一张猫的图片扔进神经网络,它的输出是一个像cat或者cat这样的标签,再扔进一个语音,它的输出是一个像hello这样的文本。因此,机器学习/深度学习的核心任务是找到(训练)一个能把我们的输入转化为正确输出的模型。   人工智能的挑战与机遇   与传统的机器视觉解决方案相比,深度学习的另一个优势是可以减少开发机器视觉所需的时间。深度学习为面临传统视觉系统挑战的应用带来了希望。深度学习在生命科学、食品、假币检验、医疗、木材分级等方面将有很好的发展前景。深度学习以一种毁灭性的方式完成了各种任务,使所有机器辅助功能似乎都是可能的。无人驾驶汽车、预防性医疗,甚至更好的电影推荐都指日可待,或者即将实现。   未来将在监控、自动驾驶、医疗诊断、智慧农业等领域引入更多深度学习技术,实现检查或地图分析等功能。但是AI并不是解决所有传统机器视觉和图像处理问题的唯一途径。它主要有两个缺点:1、你需要大量的训练,你需要创建一个专家团队才能达到下一个分类水平;2、一旦你经过训练,如果你发现分类失败,就很难解决这个问题。你别无选择,只能训练一个新样本。随着人工智能在机器视觉中的应用越来越普及,企业要根据自身情况调整发展,不能盲目跟风。在工业领域,我们可能投资不了那么多时间和资金,所以要利用好它的优势。
某种基于机器视觉的载玻片缺陷检测方法
大学仕 2021-08-25 09:03 336浏览
某        2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的载玻片缺陷检测方法,其特征在于,步骤S1中每个检测流道中放置的若干个载玻片两两之间至少间隔35mm。         7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的载玻片缺陷检测方法,其特征在于,所述步骤S2中的第三光线发生装置的光线出射端的延长线与所述载玻片下表面的锐角夹角范围为5°-25°。         8.根据权利要求1所述的基于机器视觉的载玻片缺陷检测方法,其特征在于,所述步骤S2中的第三光线发生装置的光线出射端到载玻片下表面的工作距离为30mm-50mm。
机器视觉的重要性你知道吗?
大学仕 2021-08-12 16:50 202浏览
   视觉检测设备在工厂自动化系统中一直扮演着非常重要的角色。它刚推出时,只是作为人类感知的替代品。但是随着技能的提高,机器视觉在生产线上的应用也逐渐深入。现在,这种技能的识别速度和准确率已经可以和非人眼媲美了。据研究机构预测,到2022年,全球机器视觉产量将超过140亿美元。就其而言,未来几年的关键技能将包括工业传感器、印象处理技能、机器人控制软件或算法、机器人、3D视觉、人工智能技能等。在这些技能中,3D视觉和机器人将是最重要的。   视觉检测设备初期,台湾省大部分厂商采用进口机器视觉产品,然后根据客户需求进行系统集成。后期工业计算机产业兴起,台湾省相关厂商开始重点发展机器视觉。此外,商场增加了工业智能摄像头、图片捕捉设备、印象处理等产品和应用需求,视觉检测设备在技能和应用方面都有了很大的增长。目视检查设备   然而,近年来,mainland China的相关产业也是敏捷繁荣。据相关资料测算,目前国内已有机器视觉企业150余家,机器视觉产品代理商200余家,专业机器视觉系统集成商50余家,光源、工业相机、工业镜头、印象捕捉卡、处理软件等所有视觉检测设备的产业链逐渐完备。   随着智能化生产趋势的加快,机器视觉产品将逐渐成为企业实施协同生产的关键技能,但与此同时,另一个问题也随之出现,那就是当机器视觉产品开始成为生产线的信息采集物时,为了兼容不同的视觉系统,除了选择标准化的技能外,相关的视觉检测设备也必须满足企业二次开发的需求,需求的变化推动产业转型。因此,未来的机器视觉厂商将不再提供单一的产品,而是逐渐转变为集成所有的加工方案和系统。   从领域来看,根据研究机构的查询,40% ~ 50%的机器视觉市场需求将集中在半导体和电子行业,包括PCB印刷电路板、电子封装技能、SMT外观组装等。首要原因是半导体行业需要高精度的视觉设备和高质量的技能做后盾,机器视觉完全可以应对这些问题;此外,机器视觉系统在质量检测中得到了广泛的应用,在生产线上有着重要的地位。其应用深度与其自动化系统的程度成正比,如制药、印刷、食品包装检验等。此外,在政策要素的影响下,高水平创新品类、智能交通等品类也将是视觉检测设备未来使用的重点方向。
企业如何选择机器视觉服务商?
大学仕 2021-08-11 16:40 408浏览
   综合市场上机器视觉设备的销售模式一般有三种。第一家是具有R&D实力的产销一体化公司,第二家转型为机器视觉,第三家是代理商在产品销售上完全代表其他公司。   目前市场上销售机器视觉筛选机的厂家就是这些。我们从技术、服务、产品升级三个方面介绍这三类销售企业。   第一类R&D生产销售厂家:这类企业在本行业已有5年以上,有一定的生产销售规模。一般来说,选择这样的企业购买不会出现重大失误。这样的企业在技术、服务、产品升级上都有自己成熟的流程:1、在技术层面上,机器视觉筛选机器软件的每一行代码都是由他们自己的R&D团队编写的,每一个配件都是由R&D团队根据软件和设备的特点进行绘制、加工和采购的。保证了设备的稳定性和可靠性。2、服务水平,面对设备故障快速响应并解决。机器视觉设备使用中最常见的问题其实是软件问题,其次是兼容性问题。这些问题大多是工作人员误操作造成的。由于软件拥有自主知识产权,这些问题很容易解决。3、产品升级。作为一家独立的R&D企业,后期软件升级和设备升级作为售后保障写入合同。包括后期产品升级费用,可以在前期沟通,并相应地写入合同。比如产品测试兼容性的范围和类别,可以根据自己的开发需求与机器视觉企业协商,写入合同或补充条款。   第二种以生产为导向的转型视觉工厂:我们行业的拼凑设备,价格便宜,稳定性差,什么都能检测出来。这类设备的软件根据其功能从第三方或淘宝盗版软件购买。机械机构向第四方采购,电气控制部分向第五方采购。买回这些光学筛选机模块,回来找几个工人组装机器。这些配件的采购过程中,兼容性和品牌都没有保证。这次购买后有几个问题:1、设备稳定性的准确性令人担忧;2、软件按一套购买,功能全部定制。以后很难改进测试项目或者升级软件。这样的厂商对软件的理解只停留在表面,很难做出大的改变。即使能改,也要求助第三方,成本高。如果找不到第三方对该设备进行改装,基本可以宣布报废。   第三代理:代理其他厂家的机器视觉筛选机器设备,只自己卖,售后扔给生产企业。可能同时代表几家制造企业的机器视觉设备。在办公室放了几个原型后,开始到处宣传。选择这样的机器视觉筛选合作伙伴将面临几大问题:1、由于缺乏专业技能,难以深入沟通,测试项目难以界定。设备购买后发现有些细节沟通不清楚很麻烦。2、售后服务难,因为它不是机器视觉自行研发的筛选机,光学检测时,一旦出现技能故障,你只能求助于他,他会求助于生产企业,不会争论或拖延,极大地影响了心态;3、后续升级困难,代理不具备升级能力。如果找厂家,收费高,反应不及时。机器视觉行业作为现阶段的热门行业,逐步取代人工检测是必然趋势,是我国产业升级的趋势。但作为生产型企业,面对新事物不可能盲目行动,先学习再行动。同时希望机器视觉避坑指南能对企业有所帮助。
机器视觉检测代替人工势不可挡!
大学仕 2021-08-10 16:45 517浏览
   机器视觉作为光电技术应用的一个特定领域,已经发展成为一个备受瞩目的行业。随着工业4.0的到来,机器视觉将摆脱原有的辅助工具,成为生产系统的“眼睛”和“大脑”。近年来,机器视觉已广泛应用于零件分拣、外观检测、产品装配、产品尺寸测量、图像识别等领域。   机器视觉检测在现代工业生产中非常常见,因为机器视觉可以更好地检测生产过程中的误差,更好地检测产品质量问题,提高工业生产的效率和自动化程度,提高工业生产的准确性,从而加快工作进程,节省时间。然而,人工视觉检测的错误率很高。在现代工业生产中,很多人都不看好人工视觉检查,因为人用肉眼会感到疲劳,瞬间疲劳可能会造成。   机器视觉可以在更危险的环境中检测产品,而人工检测则不行。机器视觉检测可以更好地保护检测人员的人身安全,而人工检测危险环境下的产品可能会产生不可磨灭的影响。那么机器视觉就容易实现信息集成,这是实现计算机集成制造的基础技术。   利用车载智能技术开发的机器视觉工业检测系统是一套实时、高性价比的视觉捕获和跟踪系统。它利用三维图像跟踪技术,通过布置在空间的多个摄像头,实时分析和采集目标的六个自由度(位置XYZ、航向角、滚转角和俯仰角)的数据。   作为一家专业从事3D机器视觉的高科技企业,星尚威智能科技拥有13年的机器视觉系统定制经验,根据客户的实际需求量身定制。现在,星尚威科技将对机器视觉检测和人工检测进行详细的对比分析:   机器视觉在线自动检测相对于人工检测的优势;   1、非接触、无损检测,不会损坏或划伤产品。   2.速度快,可与生产线速度匹配,不耽误生产时间。   3.检测效率大大提高,产品检测准确率高,改善了人工检测漏检、误检的缺陷。   4.24小时长时间工作,无视觉疲劳,工作稳定,工作效率高。   5.成本降低,机器自动检测节省大量人工成本,为企业带来可观的效益。   6.适用性强,灵活性高,可在一些不适合人工操作的危险环境下工作,如辐射、高温、高压、有毒气体、流体等危险环境。使用机器视觉设备可以避免危及人身安全的事故。   车载机器视觉利用机器检测产品错误,比人工检测更经济。使用人工检查不仅降低了工业生产的效率和自动化程度,而且降低了生产的准确性,使工作更加复杂。机器视觉检测改善了人工检测的粗糙点。机器视觉可以快速获取信息并自动处理,大大提高了生产力、主动性和信息集成能力。因此,外观检查设备可以说是爆炸后的人工检查,这也将成为大势所趋。
机器视觉行业视觉检测发展之旅
大学仕 2021-08-10 13:35 885浏览
   如今,随着时代的快速发展,机器视觉的工业视觉检测也发生了很大的变化,具体的变化趋势也从人工视觉转变为机器的工业视觉。这种转变有以下几点。   第一,从人工质检到机器视觉的转变。   自动视觉检测开始慢慢取代人工检测,领域开始扩大,不仅在以前的流水线,在医疗行业、汽车零部件、塑料样品等领域也是如此,人工质检过渡到机器视觉工业检测。逐步提高工作效率,提高产品质量。   第二,空间维度的变化:从2D到3D。   工业基本上是三维组件,毕竟二维成像是对三维空间实际情况的病态数据采集,所以围绕3D的各种探测、测量、机器人引导等项目层出不穷,类似于计算机视觉的情况,拥有结构光、ToF、双目等技术的公司数不胜数。   第三,由于许多原因,该系统的实施受到限制   如果你问我机器视觉检测项目中最重要的是什么,我肯定会说我能得到高质量的图片。要得到这样的画面,需要考虑的因素有:光源的选择、节奏、安装布局、镜头、传感器、自动化集成、环境因素、工件状态变化等等。问题的哪一部分会影响你的画质?如果你没有足够好的照片,那么一个更强大的算法是没有用的,因为生产线有很好的生产力和节拍要求,而整个视觉检测系统又不快速可靠,那么你的错误检测率会很高,这是无数厂商需要面对的问题。例如,我需要测试一个有几个孔的铝壳区域。当你的供应商给你一批又一批,表面颜色不一样或者不均匀,再等。您将不可避免地停止新参数并重新验证产品,这几乎是无法避免的。   第四,随着核心技术的发展,算法更新速度慢于硬件更新速度。   从系统的角度来看,硬件正在向移动嵌入式系统发展,软件智能化还远远不够。目前,计算机视觉领域的深度学习神经网络很少应用于机器视觉领域。这个比较简单。当函数复杂、目标对象多变、样本数量不足时,就没有机会使用深度学习,或者应该回到传统路径,考虑实时性的严格要求。机器视觉很特别。我们需要一种新的智能,这种智能通常用于大多数应用领域,无论是改进、集成还是创新。   这是机器视觉行业视觉检测发展的总趋势,随着时间的推移会慢慢改善。但有一点可以肯定,机器视觉肯定会取代人工视觉,大部分地方的生产质量都会提高。
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