工业机器视觉方案，机器视觉技术在工业中的应用

2022-10-21 14:03:09 精质视觉

　　近年来，人工智能技术在安全、金融、医疗等领域的应用已经成熟。底层技术来自四个人工智能技术方向:计算机视觉、语音识别、自然语义理解和大数据挖掘。计算机视觉作为一项基本的功能技术，是进行视觉感知和分析的前提。机器视觉是用传感器和计算机取代“人眼”，结合人工智能算法、光学、机械等技术，实现定位、识别、测量、检测等工业任务。它在工业领域有着广泛的应用，如备件的尺寸检测，电子装配线上零件的定位等。工业企业的成本控制压力很大，企业更加注重生产效率的提高和高科技的应用，用机器代替人工降低成本，从而提高生产和管理效率。

　　1. 机器视觉技术的优势

　　准确性和可靠性:由于人类视觉受到物理条件的限制，机器视觉可以通过光学元件观察到肉眼无法观察到的区域，拓宽了被检测物体的观察范围。由于机器视觉系统采用非接触检测，所以通常不需要进行物理接触，对易碎部件没有磨损和损坏的风险，对观察器和观察器也没有损坏，从而提高了系统的可靠性。此外，机器视觉技术能够克服人类检测的主观性，不受情绪或视觉疲劳的影响，工作性能稳定，检测结果客观。

　　环境适应性:在工业生产过程中，由于被测对象的多样性和机器误差的影响，检测过程难以保持稳定状态。机器视觉技术通过人工智能学习实际生产线上产生的检测错误和缺陷产品，可以更加灵活地适应任何环境，因此工业视觉技术下的检测效果在实际生产的复杂环境中更加准确。此外，机器视觉更能适应不适合人工操作的危险工作环境，或人工视觉难以满足要求的工作环境。

　　经济和可持续性:机器可以24小时不间断地工作。整体工作效率远远高于人类。因此，一台自动视觉检测机可以承担多个任务。另一方面，人类很难长时间稳定地观察同一物体。机器视觉技术可以降低质检员的工作强度和疲劳程度，长期完成各种工业试验。

　　2. 机器视觉技术在工业中的应用

　　机器人的引导与定位:机器视觉技术可以用于指导工业机器人进行广泛的操作和动作，如从杂乱的一堆零件中识别并捡起零件，将其有序地放置在传送带上，或将其装配在其他设备上。将机器视觉技术与多传感器技术相结合，可应用于制造和装配领域的智能制造，实现智能生产、装配和分拣，大大提高生产效率和自动化程度。