机器视觉—完善自动化行业的新动力
2023-01-06
随着人员管理的日益复杂化和管理成本的不断攀升，很多企业在产品检测时开始有意识地尝试用机器取代人工。而机器视觉恰恰是满足这种需求的理想选择。
随着人员管理的日益复杂化和管理成本的不断攀升，很多企业在产品检测时开始有意识地尝试用机器取代人工。而机器视觉恰恰是满足这种需求的理想选择。
由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基
软包锂离子电池生产工艺中，电池封装是非常重要的环节，使用高阻隔性的软包装材料将电芯内部与外部完全隔绝，使内部处于真空、无氧、无水的环境。机器视觉在封装技术中发挥着不可或缺的重要作用，机器视觉的导入提高了产品的封装质量、提高了产能和效率。
深度学习视觉系统，通过大量图像训练可进行系统的自我升级，在处理产品新的缺陷类型时，通过系统自动提取缺陷特征后再进行检测。而传统的视觉系统，依赖于成熟且透明的编程，在处理一致且批量化的产品时能够可靠地运行。两者之间存在明显的差异性。
随着深度学习技术在机器视觉领域的不断发展和普及，许多企业开始对其在各个场景的落地应用进行探索，大规模投入深度学习视觉系统的研发。作为国家高新技术企业之一，精质视觉凭借着丰富的技术储备和强大的产品研发能力，在众多企业中脱颖而出。
传统机器视觉技术与深度学习方法之间存在明确的权衡。传统机器视觉系统的性能和能效通过不断地优化已近成熟，已经可以适用于众多工业生产环境。但随着缺陷类型增多、缺陷种类复杂化，传统的机器视觉系统的应用程序变得难以编程。
深度学习作为人工智能领域的关键核心技术，近几年来，成为机器视觉行业研究的热点。深度学习技术凭借着其强大的卷积神经网络算法优势以及对视觉行业和AI领域的巨大影响，大幅度提升机器视觉系统在工业自动化领域的生产效率。
在工业制造领域中，一些产品元件或组件在出厂前都会进行一系列的测量和识别工作，检验合格后才能出厂。比如在测量方面，就有长度测量、圆测量、角度测量、弧线测量等等。但是关于工业产品的尺寸测量，一直是测量中的一个难题。
“机器视觉”就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。精质视觉综合了光、机、电、算、软等方面技术，涉及到人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域。设备以照明成像系统为基础，通过获取产品图像，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布，颜色等信息转变成数字化信号，对图像进行分析处理，提取目标的特征，根据判别的结果来控制设备动作。
机器视觉为锂电制造装上“慧眼”软包锂离子电池生产工艺中，电池封装是非常重要的环节，使用高阻隔性的软包装材料将电芯内部与外部完全隔绝，使内部处于真空、无氧、无水的环境。机器视觉在封装技术中发挥着不可或缺的重要作用，机器视觉的导入提高了产品的封装质量、提高了产能和效率。