机器视觉在现代工业环境的应用分析

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　　在制造业产品生产的过程中，会涉及到各种各样的检测和零部件的识别应用。比如汽车行业中，对零件和配件的尺寸检测以及自动装配的完整性检测、饮料瓶盖的外观质量检查、产品外包的条码和字符识别等等。在这些产品的应用中，可以发现，这里产品的共有的特点是：连续、大批量成产，对外观质量要求高。
　　通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率(即“零缺陷”)，而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。
　　如果采用机器视觉设备来帮助企业实现自动化生产，就可以确保产品生产线能够进行高效、快速、精准的运作。
　　一般而言，机器视觉是指用机器来替代人的眼睛，做出判断和观测。机器视觉系统中，工作流程大概如下
　　1、 采用CCD照相机来捕获目标，然后转换成图像信号，然后传送给专门的图像处理系统;
　　2、 图像处理系统收到图像信息后，根据像素的分布和亮度、颜色等相关信息，经过数字化处理，转换成数字化信号。
　　3、 图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征。
　　4、 根据预先设置的容许度和根据预设的容许度和其他条件输出结果，来做出判断。
　　机器视觉具有其独特的客观性、自动化、非接触和高精度的优势，与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。机器视觉极适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识，如：零件装配完整性，装配尺寸精度，零件加工精度，位置/角度测量，零件识别，特性/字符识别等。
　　目前，国内的视觉系统的应用正在兴起，各行业的领先企业在解决了生产自动化的问题以后，已开始将目光转向视觉测量自动化方面。
　　深圳瑞视特科技有限公司有着多年的机器视觉行业经验，在机器视觉的应用领域上积累了丰富的经验，有着不少成功的案例和解决方案，瑞视特科技一直以来致力于机器视觉产品的生产、开发、应用以及销售，为客户提供整体机器视觉解决方案及服务，把机器视觉技术应用到智能生产中。