智能机械视觉技术开辟道路监测新方向

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　　加拿大是北美洲上一个面积巨大的国家，幅员辽阔。加拿大北部靠近北极，到了冬天暴雪结冰天气对道路交通影响巨大，对冬季路面状况进行监测是一项必不可少的工作，便于他们检测维护服务需求、比较不同处理方法的效果、评估不同路段承包商的路面维护服务质量。实时路况信息对于路上的行人来说很重要，他们可以通过这些信息来调整行程并决定要不要开车，例如什么时候、用什么交通工具、去哪里。

　　近日，加拿大滑铁卢大学的研究人员开发了一种计算机视觉和人工智能辅助的冬季道路状况监测系统，使用低成本、非专用的硬件(如机器视觉相机和温度传感器)实时收集处理和传送道路状况数据。与现有解决方案相比，该系统可安装在各种车辆上，对道路状况进行更客观的评估，并且路况监控的时空覆盖范围更广。

　　机械视觉在我国应用状况

　　其实机械视觉技术不仅在道路监测中发挥着重要作用，在其它各领域中也有广泛应用。大规模的应用领域由最初的电子、制药行业，逐步扩展到包装、汽车等领域，而且在交通、印刷等行业也有大量应用。

　　食品安全监测

　　在流水化作业生产、产品质量检测方面，有时候需要工作人员观察、识别、发现生产环节中的错误和疏漏。无论人的责任心有多强，注意力有多集中，他都有可能会疲劳、疏忽、走神，造成瑕疵品流向市场。

　　制造业

　　制造业竞争加剧、成本压力迫使其重视生产效率质量将促进机器视觉技术的应用。为了提高生产效率，降低人力成本，工业生产和管理中的某些人工环节正逐渐被机器代替。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础技术。

　　本文来源于网络

　　本文关键词：机器视觉检测设备、机器视觉技术、视觉检测技术、瑞视特