此外還有：1自動光學(xué)檢查2人臉識別3無人駕駛汽車4產(chǎn)品質(zhì)量等級分類5印刷品質(zhì)量自動化檢測6文字識別7紋理識別8定位......等機(jī)器視覺圖像識別的應(yīng)用?！緳C(jī)器視覺特點(diǎn)】⒈攝像機(jī)的拍照速度自動與被測物的速度相匹配，拍攝到理想的圖像；⒉零件的尺寸范圍為2.4mm到12mm，厚度可以不同；⒊系統(tǒng)根據(jù)操作者選擇不同尺寸的工件，調(diào)用相應(yīng)視覺程序進(jìn)行尺寸檢測，并輸出結(jié)果；⒋針對不同尺寸的零件，排序裝置和輸送裝置可以調(diào)整料道的寬度，機(jī)器視覺應(yīng)用，使零件在固定路徑上運(yùn)動并進(jìn)行視覺檢測；⒌機(jī)器視覺系統(tǒng)分辨率達(dá)到2448×2048，動態(tài)檢測精度可以達(dá)到0.02mm；⒍廢品漏檢率為0；⒎本系統(tǒng)可通過顯示圖像監(jiān)視檢測過程，也可通過界面顯示的檢測數(shù)據(jù)動態(tài)查看檢測結(jié)果；⒏具有對錯(cuò)誤工件及時(shí)準(zhǔn)確發(fā)出剔除控制信號、剔除廢品的功能；⒐系統(tǒng)能夠自檢其主要設(shè)備的狀態(tài)是否正常，配有狀態(tài)指示燈；同時(shí)能夠設(shè)置系統(tǒng)維護(hù)人員、使用人員不同的操作權(quán)限；⒑實(shí)時(shí)顯示檢測畫面，機(jī)器視覺系統(tǒng)，中文界面，可以瀏覽幾次不合格品的圖像，具有能夠存儲和實(shí)時(shí)察看錯(cuò)誤工件圖像的功能；⒒能生成錯(cuò)誤結(jié)果信息文件，包含對應(yīng)的錯(cuò)誤圖像，并能打印輸出。



在行業(yè)應(yīng)用方面，主要有制藥、包裝、電子、汽車制造、半導(dǎo)體、紡織、、交通、物流等行業(yè)，用機(jī)器視覺技術(shù)取代人工，可以提供生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如在物流行業(yè)，可以使用機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行快遞的分揀分類，機(jī)器視覺，不會出現(xiàn)大多快遞公司人工進(jìn)行分揀，減少物品的損壞率，可以提高分揀效率，減少人工勞動。 [6] 產(chǎn)展編輯機(jī)器視覺的研究是從20世紀(jì)60年代中期美國學(xué)者L.R.羅伯茲關(guān)于理解多面體組成的積木世界研究開始的。當(dāng)時(shí)運(yùn)用的預(yù)處理、邊緣檢測、輪廓線構(gòu)成、對象建模、匹配等技術(shù)，后來一直在機(jī)器視覺中應(yīng)用。羅伯茲在圖像分析過程中，采用了自底向上的方法。用邊緣檢測技術(shù)來確定輪廓線，機(jī)器視覺檢測，用區(qū)域分析技術(shù)將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區(qū)域，這些技術(shù)統(tǒng)稱為圖像分割。其目的在于用輪廓線和區(qū)域?qū)λ治龅膱D像進(jìn)行描述，以便同機(jī)內(nèi)存儲的模型進(jìn)行比較匹配。實(shí)踐表明，只用自底向上的分析太困難，必須同時(shí)采用自頂向下，即把目標(biāo)分為若干子目標(biāo)的分析方法，運(yùn)用啟發(fā)式知識對對象進(jìn)行預(yù)測。這同言語理解中采用的自底向上和自頂向下相結(jié)合的方法是一致的。在圖像理解研究中，A.古茲曼提出運(yùn)用啟發(fā)式知識，表明用符號過程來解釋輪廓畫的方法不必求助于諸如二乘法匹配之類的數(shù)值計(jì)算程序。70年代，機(jī)器視覺形成幾個(gè)重要研究分支：①目標(biāo)制導(dǎo)的圖像處理；②圖像處理和分析的并行算法；③從二維圖像提取三維信息；④序列圖像分析和運(yùn)動參量求值；⑤視覺知識的表示；⑥視覺系統(tǒng)的知識庫等。



機(jī)器視覺（Machine vision）機(jī)器視覺系統(tǒng)的特點(diǎn)是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度。在一些不視覺系統(tǒng)工作原理簡圖適合于人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機(jī)器視覺來替代人工視覺；同時(shí)在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機(jī)器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。而且機(jī)器視覺易于實(shí)現(xiàn)信息集成，是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。



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