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“看透”工业生产，机器视觉让制造更精准
“看透”工业生产，机器视觉让制造更精准
25-03-27
机器视觉其实是一种通过计算机和数字图像处理技术（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种），实现对物体、场景等视觉信息的自动识别、分析和处理的技术。它利用计算机处理图像、视频等数据，实现对物体形状、颜色、纹理、位置、运动等特征的提取和分析，将被摄取目标转换成图像信号，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而实现对物体的识别、分类、跟踪、测量、检测等任务。
刚才提到了图像处理技术，目前的图像处理的主流技术可以包括以下几种。
数字图像处理，这是机器视觉的基础，涉及到对图像的数字化采集、编码、传输、储存和恢复等环节。数字图像处理可以对图像进行多种操作，如调整图像亮度、对比度和色彩平衡，滤波去噪，边缘检测，二值化处理等，从而优化图像质量，提取出更准确的信息。
图像分析，这是机器视觉技术中重要的一环，包括对图像的形状、颜色、纹理等特征的分析，以及这些特征的提取和识别。图像分析技术可以帮助机器理解图像的内容，为后续的决策提供依据。
图像理解，这是机器视觉的高级阶段，通过图像分析提取的特征，结合深度学习等技术，使机器能够理解图像中的实际内容。例如，通过深度学习算法训练的模型，可以识别出图像中的人、物体、场景等。
模式识别，模式识别是图像处理的重要分支之一，主要通过对输入数据的特征进行分析和处理，来识别或分类数据。在图像处理中，模式识别可以用于识别图像中的各种模式，如人脸、手势、文字等。
计算机视觉，计算机视觉是机器视觉的一个重要分支，主要研究如何让计算机通过图像或视频等视觉信息，理解和解释现实世界中的场景和物体。计算机视觉的应用非常广泛，包括安防监控、智能驾驶、医疗诊断等多个领域。
这些技术相互关联，形成一个完整的机器视觉系统。随着科技的不断发展，这些主流技术也在不断进步和完善，为更多的应用场景提供支持。
工业机器视觉-为智能制造提供坚实助力
随着工业自动化和智能化的发展，机器视觉技术日益成熟，被广泛应用在工业制造领域。随着未来工业生产的持续推进和变革，机器视觉技术将成为关键的驱动力。机器视觉技术的应用广泛、发展趋势良好、优势明显，其在未来必将为工业生产带来的更新及变革。
深度学习赋能传统机器视觉
在工业测量领域，机器视觉技术的应用主要涉及轮廓、形状、表面形貌、尺寸等方面。它通常用于生产线上的尺寸和位置的检测，产品质量检验等方面。如在铸造、钣金加工、汽车制造、航空制造、电子制造等领域中应用广泛。利用机器视觉技术对零件进行测量，可以大大提高零件的检测速度和精度，从而为生产线提高效率，降低生产成本，提供了有力的支持，机器视觉的四大应用包括以下领域：
在工业自动化方面，机器视觉技术可以用于工业生产线上的自动化生产，例如对产品的自动检测、分类和包装等。通过机器视觉技术，可以使得工业生产线上的工作效率和质量得到提高。
现在的工业生产已经逐渐由机器人接手，多关节机械手或多自由度机器人，它们代替工业生产中的体力劳动，进行单调、频繁、长时间的作业，或在危险、危险的环境中作业。恶劣的环境，如冲压、压铸、热处理、焊接、涂装、塑料制品成型、机械加工和简单装配等工序，是现代工厂自动化水平的重要标志。
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