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机器视觉的组成和应用场景有哪些,未来前景非常好

点击:273 日期:2019-10-24 选择字号:

  很多自动化公司现在正在转向机器视觉研究,如果自动化公司不突破新技术,就很难成长。海蓝机电凭借在自动化行业近20年的经验,我们是一家负责任的公司,我们需要不断培训工程师学习机器视觉技术和动手实操项目。现在,我们想与大家分享机器视觉的组成和应用前景,并希望每个人都能互相学习。

  什么是机器视觉:

  机器视觉最直观的理解是使用机器而不是人眼进行测量和判断,这相当于在机器上扩展了人类视觉。

  人们可以知道通过眼睛观察到的物体的大小,形状,颜色和位置。外部信息的主要来源是眼睛。机器视觉基于仿生角。模拟的眼睛通过视觉传感器捕获图像,然后图像处理系统执行图像处理和识别。

机器视觉的组成和应用场景有哪些,未来前景非常好

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  机器视觉原理:

  完整的工业机器视觉系统由软件和硬件组成,包括光源,镜头,照相机,图像处理单元(或图像采集卡),图像处理软件,监视器,通信/ I / O单元等。

  工业相机是机器视觉系统的重要组成部分。其最基本的功能是将光信号转换为有序的电信号。工业镜头的基本功能是实现光束转换(调制)。在机器视觉系统中,镜头的主要功能是将目标成像在图像传感器的感光表面上。因此,选择合适的工业相机和镜头是机器视觉系统的重要组成部分,其选择与图像质量有关。

  机器视觉的应用场景是什么:

  机器视觉分为应用功能,包括测量,检测,识别和定位。其应用领域主要是工业领域,可应用于产品测量与检测,机器人导航,识别等应用,极大地提高了生产的灵活性和自动化程度。特别是在物流行业中,必须有效控制人工成本。机器视觉技术的发展可以说是开辟了“新视野”。

  在物流领域,第一件事就是机器视觉的程度。在物流分拣过程中,分拣机器人在收到指令后通过机器视觉技术读取代码,并动态测量对象的体积,以识别对象的体积,形状,类型和材料。使用工业相机,可以在包裹称重区域中进行实时图像采集和代码读取,最后,机器人可以将货物发送到各个地方或指定的货架。机器视觉技术的应用取代了人工分拣快递,大大提高了分拣效率。

  此外,机器视觉技术使机器人能够依靠视觉引导,定位和夹紧产品来具有3D视觉功能。在汽车制造和医疗领域,机器视觉系统也用于测量和检测。

  机器视觉的市场前景如何:

  当前,工业仍然是机器视觉的主要市场。在半导体电子制造,汽车制造,机械制造,食品包装,制药等行业的自动化生产过程中,机器视觉被广泛应用于自动检测,过程控制和机器人制导领域。随着“工业4.0”的深入发展和工业自动化的普及,工业制造领域机器视觉的市场规模将稳步增长。此外,在非工业领域,随着自动驾驶,智能安全和智能交通领域的需求激增,机器视觉将实现爆炸性增长。预计全球机器视觉相机市场将从2017年的20亿美元增长到2023年的40亿美元,复合年增长率为12%。

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