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    機器視覺:解鎖未知領域的神奇“眼睛”

    放大字體  縮小字體 日期:2023-08-29  來源:機器人百科  瀏覽次數:186
    核心提示:機器視覺的應用范圍非常廣泛,包括工業自動化、智能交通、醫學診斷、安全監控、農業自動化、智慧城市等領域。在工業自動化領域,機器視覺主要用于產品質量檢測、生產線自動化控制、物流分揀等。

    機器視覺是一個涵蓋了多個領域的交叉學科,包括圖像處理、計算機視覺、人工智能等。它主要是利用圖像傳感器、計算機和其他相關設備來模擬人類視覺系統的功能,通過圖像或視頻數據的采集、處理和分析,實現自動化檢測、識別、測量和控制等任務。

    機器視覺的應用范圍非常廣泛,包括工業自動化、智能交通、醫學診斷、安全監控、農業自動化、智慧城市等領域。在工業自動化領域,機器視覺主要用于產品質量檢測、生產線自動化控制、物流分揀等。在醫學領域,機器視覺可以幫助醫生進行疾病診斷和治療,例如利用深度學習技術進行病灶檢測和分析。

    隨著人工智能技術的不斷發展,機器視覺的應用前景也越來越廣闊。未來,機器視覺技術將進一步與機器人技術、物聯網技術等相結合,實現更高效、更智能的自動化應用。

    機器視覺設備的工作原理是什么

    機器視覺設備的工作原理主要包括以下幾個步驟:

    利用CCD照相機將被檢測的目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統。

    根據像素分布和亮度、顏色等信息,轉變成數字化信號。

    圖像處理系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,如面積、數量、位置、長度。

    根據預設的允許度和其他條件輸出結果,包括尺寸、角度、個數、合格/不合格、有/無等,實現自動識別功能。

    機器視覺的關鍵技術有哪些?

    機器視覺的關鍵技術有:

    照明光源:照明直接作用于系統的原始輸入,對輸入數據質量的好壞有直接的影響。

    鏡頭:鏡頭的主要作用是將目標的光學圖像聚焦在圖像傳感器(相機)的光敏面陣上。

    圖像傳感器:圖像傳感器是將光學圖像轉換成電信號的器件,其性能直接影響到機器視覺系統的整體性能。

    圖像處理系統:圖像處理系統可以對圖像進行各種運算,以提取出有用的信息。

    機器視覺運用到了哪些光學知識?

    機器視覺運用到了以下光學知識:

    光的傳播規律 。其中包括光的直線傳播、光的反射、光的折射、光的干涉等。

    光學成像 。其中包括透鏡、凸透鏡和反射鏡等光學元件的成像原理和方法。

    相機結構和鏡頭 。其中包括相機的構造和工作原理,以及不同類型的鏡頭(如定焦鏡頭、變焦鏡頭)等。

    此外,機器視覺也涉及到光的顏色、強度等特性,以及光學測量、光學識別等相關知識。

    機器視覺光源的分類和光源特點是什么

    機器視覺光源的分類和光源特點如下:

    環形光源(垂直照射類):用高亮度LED高密度安裝而成,提供紅外、藍、白、紅、綠等顏色;不僅照明面積較大,而且光照均勻性好,主要適用于較大面積照明。

    環形光源(角度照射類):用超高亮度LED高密度安裝,提供紅外、紅、藍、白、綠等顏色;在一定工作距離下,光束的集中亮度高,均勻性好,照射面積相對較小。

    此外,還有背光源、條形光源、同軸光源等。

    光源對機器視覺的影響有哪些?

    光源對機器視覺的影響有:

    光源亮度:光源的亮度決定了機器視覺系統能夠捕捉到的光線強度。較高的光源亮度可以提供更強的光照,從而使得系統能夠在低光環境下正常工作。

    光源顏色:光源的顏色對于物體的顏色識別和測量非常重要。光源的顏色可以根據應用需求進行調節,例如使用不同的濾光片或LED燈。

    光源穩定性:光源的穩定性決定了機器視覺系統能夠持續地提供穩定的光照。穩定的光源能夠保證系統的測量和分析結果的準確性和一致性。

    機器視覺的應用

    機器視覺的應用如下:

    消費電子行業 。在消費電子生產過程中,機器視覺技術主要應用于高精度引導定位貼合、產品二維碼識別、組裝檢查等工序中。

    新能源行業 。在太陽能電池板的生產制造過程中,機器視覺技術主要應用于EL或PL定位生產環節中出現的問題,為產品質量提供可靠的保證。

    半導體行業 。在半導體加工制造過程中,機器視覺技術主要應用于硅片檢測、晶圓封裝測試、元件放置、表面貼裝、錫膏檢測等需要高精度、高速、高準確率、非接觸性的環節。

    此外,機器視覺的應用還涉及到汽車行業、交通行業、醫藥行業等領域。

    機器視覺作為新一代“眼睛”,正開啟無限可能。從消費電子、新能源、半導體到汽車、交通、醫藥等行業,皆依賴機器視覺技術實現高精度、高速度、高準確性及非接觸性工序。環形光源、背光源、條形光源、同軸光源等多樣化光源,猶如機器視覺的“眼睛”,照亮未知領域,賦予產業升級新動力。

     
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