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机器视觉特点

1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术，机械工程技术，控制技术，电光源照明技术，光学成像技术，传感器技术，模拟与数字视频技术，计算机硬件技术，人机接口技术等。这些技术在机器视觉中式并列关系，相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。

2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。

3、对机器视觉技术人员来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的专业能力，更需要的是光、机、电一体化的综合能力。

4、机器视觉更强调实时性，要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，他们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。

机器视觉实际应用

机器视觉最常见的五大典型应用

现在，发展迅猛的自动化技术在我国掀起了热潮，我们对机器视觉的认识加深，每个人对它的看法发生了巨变。机器视觉系统让大批量、持续生产的自动化程度提高了，大大提高了为工业生产效率和产品精度，同时获取信息与自动处理的能力变得极其快，为工业生产的信息集成提供了有效途径。

机器视觉技术不断成熟和进步，应用范围变得越来越宽泛。目前这五大机器视觉应用基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。

典型应用之一“物体分拣”

在机器视觉应用环节中，物体分拣应用是建立在识别、检测之后的一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，结合机械臂的使用实现产品分拣。举个例子，在过去的产线上，是用人工的方法将物料安放到注塑机里，再进行下一步工序。

现在则是使用自动化设备分料，其中使用机器视觉系统进行产品图像抓取、图像分析，输出结果，再通过机器人，把对应的物料、放到固定的位置上，从而实现工业生产的智能化、现代化、自动化。

典型应用之二”图像检测“

在生产生活中，每种产品都需要检验是否合格，需要一份检验合格证书，要说检测在机器视觉应用最广，应该没人有意见。在过去机器视觉不发达的时候，人工肉眼检测往往会遇到很多问题，比如准确性太低，容易有误差，不能连续工作且易疲劳，而且费时费力。

机器视觉的大量应用将产品生产和检测进入到高度自动化。在具体的应用上，比较常见的比如，硬币字符检测、电路板检测等。

以及人民币造币工艺的检测，对精度要求特别高，检测的设备也很多，工序复杂。此外还有机器视觉的定位检测，饮料瓶盖的生产是否合格、是否有问题，还有产品的条码字符的检测识别，玻璃瓶的缺陷检测、以及药用玻璃瓶检测，医药领域也是机器视觉的主要应用领域之一。

典型应用之三“物体测量”

机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，由于非接触无磨损，所以避免了接触测量可能造成的二次损伤隐患。

机器视觉，顾名思义，就是使机械设备具备“看得见”的能力，好比人有了眼睛才能看得到物品。机器视觉对物体进行测量，不需要像传统人工一样对产品进行接触，但是其高精度、高速度性能一样不少，不但对产品无磨损，还解决了造成产品的二次伤害的可能，这对精密仪器的制造水平有特别明显的提升。对罗定螺纹、麻花钻、IC元件管脚、车零部件、接插件等的测量，都是非常普遍的测量应用。

典型应用之四“视觉定位”

什么是“视觉定位”呢？视觉定位能够准确的检测到产品并且确认它的位置。在半导体制造领域，芯片位置信息调整拾取头非常不好处理，机器视觉则能够解决这个问题，因为需要准确拾取芯片以及绑定，这也是视觉定位成为机器视觉工业领域最基本应用的原因。

典型应用之五“图像识别”

图像识别，简单讲就是使用机器视觉处理、分析和理解图像，识别各种各样的的对象和目标，功能非常强大。最典型的图像识别应该就是识别二维码了。

二维码和条形码是我们生活中极为常见的条码。在商品的生产中，厂家把很多的数据储存在小小的二维码中，通过这种方式对产品进行管理和追溯，随着机器视觉图像识别应用变得越来越广泛，各种材质表面的条码变得非常容易被识别读取、检测，从而提高现代化的水平、生产效率大大的提高、生产成本降低。