机器视觉技术的检测对企业的发展

目前，机器视觉技术在检测领域的应用正在不断推动自动化覆盖率的提高，在产品最终包装出厂的过程，利用自动化检测，可以非常开始挑选出残次品，保证最终出厂的产品质量居于稳定水平。

  机器视觉的检测应用，按照检测技术划分，通常有立体视觉检测技术、斑点检测技术、尺寸测量技术、OCR技术等。机器I视觉对于消除瑕疵，模糊，碎屑或凹陷等产品缺陷，以确保产品的功能和性能至关重要。因此已经被广泛用于各大行业的产品缺陷检测、尺寸检测中。如利用视觉系统能进行产品多种项目的检测，用视觉系统监测电子部件的缺陷或偏移的针脚，用视觉系统测量注射器部件形状或区分颜色来进行检查错误装配。

  机器视觉技术自引入国内市场以来，取得了长足的发展。以其检测精度和速度高并且有效的避免人工检测带来的主观和个体差异的优势，在工业自动化检测领域中占有越来越重要的地位。随着中国自动化发展进程的加剧，顺应行业发展，机器视觉自动化检测应用已是大势所趋。

  机器视觉技术在自动化生产中，广泛应用于检测工件在生产过程中的生产以及产品缺陷，是实现优质产品以及降低成本的理想选择。同时，机器视觉检测技术大大提高的检测系统的效率，并可对检测系统进行数据通知和分析。

  但是机器视觉技术比较复杂，困难在于人的视觉机制尚不清楚。人可以用内省法描述对某一问题的解题过程，从而用计算机加以模拟，但尽管每一个正常人都是“视觉专家”，却不可能用内省法来描述自己的视觉过程。因此建立机器视觉系统更是十分困难的任务。

  机器视觉作为一门新兴的综合技术，不仅在自动化检测行业大方异彩，大大提高了装备的智能化，自动化水平，提高了装备的使用效率、可靠性等性能，同时，也逐步渗透到我们生活的各个方面，将子啊国名经济的各领域发挥更大的作用，可以预计，随着机器视觉技术自身的成熟和发展，它将现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。

视觉与机器人包装箱码垛

机器视觉是机器人应用的一个重要方向, 码垛机器人已经越来越多的应用在物流生 产线的各个方面,但是普通的码垛机器人无法适应现代物流仓储种类多、置偏差大的特点。通过尖刀视智能科技的机器视觉技术实现柔性生产的码垛机器人系统, 该系统主要由机器人系统、视觉系机统、夹手工具、传输线、工控机系统、位置传感器等组成, 关键技术包括码垛机器人码垛算法和机器视觉系统标定算法的实现, 并编写了相应的算法程序和控制程序, 经过严格测 试可适应传输线上不同种类、不同位置的货物类型, 并实现对这些货物的自动判断, 适应货物位置自动调整并实现自动抓取货物。 机器视觉系统用于获取工位上货物的三维信息, 主要包括货物的大小、高度和方向; 上位机软件系统用于码垛算法的实现并通过离线编程手段控制机器人运动。码垛机器人是一种对纸箱、袋装、罐装、啤酒箱、瓶装等各种形状成品进行包装、搬运及整齐有序摆放的工业机器人，用途十分广泛，适用于食品、化肥、五金、饮料、电子、钢材及其他行业。 码垛机器人之所以受欢迎，主要是因为特点鲜明，优势突出。

主要特点如下：

 ①结构简单、零部件少。因此零部件的故障率低、性能可靠、保养维修简单、所需库存零部件少。

 ②占地面积少。有利于客户厂房中生产线的布置，并可留出较大的库房面积。码垛机器人可以设置在狭窄的空间，即可有效的使用。

 ③适用性强。当客户产品的尺寸、体积、形状及托盘的外形尺寸发生变化时只需在触摸屏上稍做修改即可，不会影响客户的正常的生产。而机械式的码垛机更改相当的麻烦甚至上是无法实现的。

 ④能耗低。通常机械式的码垛机的功率在26KW左右，而码垛机器人的功率为5KW左右。大大降低了客户的运行成本。

 ⑤全部控制可在控制柜屏幕上操作即可，操作非常简单。

 ⑥只需定位抓起点和摆放点，教示方法简单易懂。

 图像识别的高级阶段一拥有视觉的机器

图像识别是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。识别过程包括图像处理、图像分割、特征提取和判断区配。简单来说，图像识别就是计算机如果像人一样读懂图片的内容。借助图像识别技术，我们不仅可以通过图片搜索更快的获取信息，还可以产生一种新的与外部世界交互的方式，甚至会让外部世界更加智能的运行。

 目前图像识别技术是作为一个工具来帮助我们与外部世界进行交互，只为我们自身的视觉提供了一个辅助作用，所有的行动还需要我们自己完成。而当机器视觉真正具有了视觉之后，他们完全有可能代替我们去完成这些行动。目前的图像识别应用就像是盲人的导盲犬，在盲人行动时为其指引方向；而未来图像识别技术将会同其他人工智能技术将会同其他人工智能技术融合子啊一起，成为盲人的全职管家，不需要盲人进行任何行动，而是由这个管家帮助其完成所有事情。假如图像识别是一个工具，就如同我们在驾驶汽车是佩戴谷歌眼镜，它将外部信息进行飞行后传递给我们，我们在依据这些信息做出行驶决策，而如果将图像识别利用在机器视觉和人工智能上，这就如果股谷歌的无人驾驶汽车，机器不仅可以对外部信息进行获取和分析，还全权负责所有的行驶活动，让我们得到完全的解放。

 在人工智能中，感知是通过解释传感器的响应而为机器提供他们所处世界的信息，其中它们与人类共有的感知形态包括视觉、听觉和触觉，而视觉最为重要，因为视觉是一切行动的基础，人类感觉信息中的80%都是视觉信息，机器视觉之于人工智能的意义就是视觉之与人类的意义，而决定这机器视觉的就是图像识别技术。

  更重要的是，在某些应用场景，机器视觉比人类人类视觉更具有优势，它更加准确，客观和稳定。人类视觉有着天然的局限，我们看起来能立刻且毫无费力的感知世界，而且似乎也能详细生动的感知整个视觉场景，但这只是一个错觉，只有投射到眼球中心的视觉场景的中间部分，我们才能详细而色彩鲜明的看清楚。偏离中间大约10度的位置，神经小更加分散并且只能探知光和阴影，也就是说，在我们视觉世界的边缘是无色、模糊的。因此，我们才会存在变化盲视，才会经历诸多事物发生时，仅仅关注其中一样，而忽视了其他事物的发生，或者不知道他们的发生，而机器在这方面就有着更多的优势，他们能够发现和记录视力所及范围内发生的事情，拿应用最广的视频监控来说看，传统监控需要有人子啊电视墙前面时刻保持高度警惕，然后再通过自己的对视频的判断来得出结论，但这往往会因为人的疲劳，视觉局限和注意力分散等原因影响监控效果，但有了成熟的图像识别技术之后，再加以人工智能的支持，计算机就可以自行对视频进行分析和判断，发现异常情况直接报警，带来了更高的效率和准确度；在反恐领域，借助机器的人脸识别技术也要远远于人的主观判断。

 图像识别技术，连接着机器和这个一无所知的世界，帮助它越发了解这个世界，并最终代替我们完成更多的任务。