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    機器視覺應用

    2021-04-14 00:00:00

    機器視覺應用


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    機器視覺應用分類/機器視覺應用領域/機器視覺應用有哪些?

     

    1.用于檢測缺陷的計算機視覺應用

    也許這是計算機視覺的Z常見應用。到目前為止,缺陷的檢測是由經過培訓的人員按選定的批次進行的,通常無法進行全面的生產控制。利用計算機視覺,我們可以檢測尺寸小于0.05mm的缺陷,例如金屬裂縫,油漆缺陷,不良印刷等。比人眼好多了!這些視覺相機需要一種“智能大腦”算法,該算法能夠區分什么是缺陷和什么不是缺陷。通過有缺陷和無缺陷的圖像,針對每個特定應用專門設計和訓練該算法。


    機器視覺硬件系統:工業相機-補光光源-光源控制器-視頻互聯接口線-工業主機

     

    機器視覺應用1.png

    圖示: 產品瑕疵檢測



    2.計量學的計算機視覺應用

    這是另一個Z重要的應用程序。到目前為止,已經使用復雜的激光計量設備或探針完成了操作,現在可以使用計算機視覺對其進行測量。該主題的關鍵是對基準進行很好的調整,以能夠以必要的精度進行測量,并且Z重要的是,針對每種類型的材料和工作環境使用適當的照明。使用人工視覺系統,我們可以測量可變的零件尺寸,直線度,平行度……

    機器視覺工業應用Z大的特點就是其非接觸測量技術,同樣具有高精度和高速度的性能,但非接觸無磨損,消除了接觸測量可能造成的二次損傷隱患。常見的測量應用包括齒輪、接插件、汽車零部件、IC元件管腳、麻花鉆、羅定螺紋檢測等。

    檢測是機器視覺工業領域Z主要的應用之一,幾乎所有產品都需要檢測,而人工檢測存在著較多的弊端,人工檢測準確性低,長時間工作的話,準確性更是無法保證,而且檢測速度慢,容易影響整個生產過程的效率。因此,機器視覺在圖像檢測的應用方面也非常的廣泛,例如:硬幣邊緣字符的檢測。2000年10月新發行的第五套人民幣中,壹圓硬幣的側邊增強了防偽功能,鑒于生產過程的嚴格控制要求,在造幣的Z后一道工序上安裝了視覺檢測系統;印刷過程中的套色定位以及較色檢查、包裝過程中的飲料瓶蓋的印刷質量檢查,產品包裝上的條碼和字符識別等;玻璃瓶的缺陷檢測。機器視覺系統對玻璃瓶的缺陷檢測,也包括了藥用玻璃瓶范疇,也就是說機器視覺也涉及到了醫藥領域,其主要檢測包括尺寸檢測、瓶身外觀缺陷檢測、瓶肩部缺陷檢測、瓶口檢測等。

     

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    圖示: 產品瑕疵檢測



    3.用于入侵者檢測的計算機視覺應用

    通過高光譜相機,可以區分水果和石頭,從而為消費者提供更安全的產品,尤其是在食品中。高光譜攝像機能夠通過對波長進行測量來區分材料的類型。這樣,可以在材料不同的情況下區分石頭與水果,塑料與金屬或其他組合。

     


    4.用于組裝驗證的計算機視覺應用

    每天制造越來越復雜的裝配,帶有更多的零件或連接。計算機視覺使我們可以逐步驗證每個零件是否在原位,或者在過程結束時,Z終組裝是否正確。此應用程序對機械,設備,電子板或具有很多復雜性的預組裝件的組裝非常有用。這些系統顯著減少了非常復雜的操作的周期時間和重新操作時間。

    視覺定位要求機器視覺系統能夠快速準確地找到被測零件并確認其位置。在半導體封裝領域,設備需要根據機器視覺取得的芯片位置信息調整拾取頭,準確拾取芯片并進行綁定,這就是視覺定位在機器視覺工業領域Z基本的應用。

     

    機器視覺應用1.gif

    機器視覺分揀應用視頻



    5.屏幕閱讀器的計算機視覺應用

    有時由于顯示屏是封閉的供應商系統,或者因為該系統與所安裝的系統不兼容,所以無法從顯示屏中提取數據。解決此問題的方法是安裝計算機視覺攝像機以讀取屏幕并提取屏幕上顯示的數據(溫度,代碼,張力……屏幕上顯示的任何有用信息,您需要它)。為此,我們尋找信息所在的興趣區域,使用字符識別算法(OCR)提取信息,一切都完美無缺!

     

    6.代碼和字符閱讀器(OCR)的計算機視覺應用

    坦白地說,設計師是非常好的人,但是他們經常將字體更改為更復雜的字母(也很漂亮?。?。我們回到字符識別算法來訓練計算機視覺識別系統,因此即使您使用復雜的字體,OCR也可以讀取它們。它是一個如此強大的系統,甚至可以讀取手寫字母。Z好的設計師證明!

    圖像識別,是利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解,以識別各種不同模式的目標和對象。圖像識別在機器視覺工業領域中Z典型的應用就是二維碼的識別了,二維碼就是我們平時常見的條形碼中Z為普遍的一種。將大量的數據信息存儲在這小小的二維碼中,通過條碼對產品進行跟蹤管理,通過機器視覺系統,可以方便對各種材質表面的條碼進行識別讀取,大大提高了現代化生產的效率。

     

     機器視覺應用2.gif

     機器視覺分揀應用視頻


    7.計算機視覺+機器人進行垃圾箱揀選,物體分揀應用

    Z后,我們Z需要的應用程序之一是將協作式機器人技術與計算機視覺結合起來,從而能夠對無序放置的物品進行垃圾箱揀選。這些零件雜亂無章,因此我們需要優化軌跡并檢測抓地力坐標。機器人需要幫助(計算機視覺)來告訴他什么是工件以及它在哪里,以便它可以決定什么是拾起工件的Z佳方法。實際上,物體分揀應用是建立在識別、檢測之后一個環節,通過機器視覺系統將圖像進行處理,實現分揀。在機器視覺工業應用中常用于食品分揀、零件表面瑕疵自動分揀、棉花纖維分揀等。通過工業相機和先進的圖像處理技術,代替人眼,為生產型企業和自動化集成商提供裝配定位、缺陷檢測、特征識別、字符讀取、尺寸測量、掃碼追溯等機器視覺整體解決方案和部署實施。



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    機器視覺分揀應用視頻


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