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機(jī)器視覺有哪些特點(diǎn)_機(jī)器視覺有哪些方向

姚小熊27 ? 來源:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 作者:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 2020-07-30 14:35 ? 次閱讀
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機(jī)器視覺有哪些特點(diǎn)

1、機(jī)器視覺是一項綜合技術(shù),其中包括數(shù)字圖像處理技術(shù),機(jī)械工程技術(shù),控制技術(shù),電光源 照明技術(shù),光學(xué)成像技術(shù),傳感器技術(shù),模擬與數(shù)字視頻技術(shù),計算機(jī)硬件技術(shù),人機(jī)接口技術(shù)等。這些技術(shù)在機(jī)器視覺中式并列關(guān)系,相互協(xié)調(diào) 應(yīng)用才能構(gòu)成一個成功的工業(yè)機(jī)器視覺應(yīng)用系統(tǒng)。

2、機(jī)器視覺更強(qiáng)調(diào)實用性,要求能夠適應(yīng)工業(yè)生產(chǎn)中惡劣的環(huán)境,要有合理的性價比,要有通用的工業(yè)接口,能夠由普通工作來操作,有較高的容錯能力和安全性,不會破壞工業(yè)產(chǎn)品,必須有較強(qiáng)的通用性和可移植性。

3、對機(jī)器視覺技術(shù)人員來說,不僅要具有研究數(shù)學(xué)理論和編制計算機(jī)軟件的專業(yè)能力,更需要的是光、機(jī)、電一體化的綜合能力。

4、機(jī)器視覺更強(qiáng)調(diào)實時性,要求高速度和高精度,因而計算機(jī)視覺和數(shù)字圖像處理中的許多技術(shù)目前還難以應(yīng)用于機(jī)器視覺,他們的發(fā)展速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其在工業(yè)生產(chǎn)中的實際應(yīng)用速度。

機(jī)器視覺有哪些方向

機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展的趨勢是什么樣的呢?小編進(jìn)行了機(jī)器視覺發(fā)展的五大方向分析。

1、3D成像和機(jī)械手應(yīng)用將繼續(xù)擴(kuò)大

工業(yè)自動化正在推動工廠生產(chǎn)線變得更加智能,并可以取代人工,減少勞動力。機(jī)器視覺用于質(zhì)量控制檢查已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用,但是隨著3D傳感器和機(jī)械手拾取集成解決方案的出現(xiàn),新的市場正在開拓。不管零件的位置和方向如何,機(jī)器人拾取系統(tǒng)都可以隨機(jī)抓取物體。3D視覺系統(tǒng)可以大量識別隨機(jī)放置的部件,如手提箱和零件盒。由于機(jī)器人的動態(tài)處理,可以在不同方向和堆棧中選擇復(fù)雜的對象。將人工智能AI)與拾取操作相結(jié)合可以實現(xiàn)零件自自主選擇,提高生產(chǎn)率和循環(huán)時間,減少過程中人機(jī)交互的需要。

2、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用增多

5G數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的到來為自動駕駛汽車提供了執(zhí)行基于云計算的機(jī)器視覺計算的能力。海量機(jī)器類型通信(mMTC)允許在云中處理大量數(shù)據(jù),用于機(jī)器視覺應(yīng)用程序。使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的深度學(xué)習(xí)算法可以快速進(jìn)行圖像分類、目標(biāo)檢測和分割。未來一年,這些新的人工智能和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的開發(fā)將會增加。

3、機(jī)器人大量增加

根據(jù)國際機(jī)器人聯(lián)合會(International Federation of Robotics)的數(shù)據(jù),2018年是機(jī)器人銷量創(chuàng)紀(jì)錄的一年,工業(yè)機(jī)器人銷量增長了31%。人類協(xié)作機(jī)器人、簡化使用和過程學(xué)習(xí)等趨勢,幫助推動了機(jī)器人在工業(yè)自動化領(lǐng)域的使用。在未來,工業(yè)機(jī)器人將更容易和更快地使用直觀的界面編程。人機(jī)協(xié)同將支持小批量、高復(fù)雜性的柔性生產(chǎn)。使用復(fù)雜性的降低使得機(jī)器人和視覺系統(tǒng)在中長期內(nèi)得到廣泛使用。

4、高光譜成像分析檢測技術(shù)

下一代模塊化高光譜成像系統(tǒng)提供了工業(yè)環(huán)境中的化學(xué)材料性能分析。化學(xué)色彩成像通過不同顏色的結(jié)果圖像可視化材料的分子結(jié)構(gòu)。這使得化學(xué)成分可以在標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器視覺軟件中進(jìn)行分析。典型應(yīng)用包括肉類生產(chǎn)中的塑料檢測、不同可回收材料的檢測和泡丸檢驗質(zhì)量控制。這類系統(tǒng)的主要障礙是處理所需的數(shù)據(jù)量和速度,但更快的處理、更好的算法和相機(jī)校準(zhǔn)的發(fā)展,仍使其成為2019年的熱門話題。

5、熱成像工業(yè)檢測越來越普及

熱成像相機(jī)傳統(tǒng)上用于國防、安全和公共安全,熱成像技術(shù)廣泛應(yīng)用于探測。對于許多工業(yè)應(yīng)用,例如汽車或電子工業(yè)的零部件生產(chǎn),熱數(shù)據(jù)是至關(guān)重要的。雖然機(jī)器視覺可以看到生產(chǎn)問題,但它不能檢測熱異常。熱成像與機(jī)器視覺相結(jié)合是一個不斷發(fā)展的領(lǐng)域,這使得制造商能夠發(fā)現(xiàn)肉眼或標(biāo)準(zhǔn)相機(jī)系統(tǒng)無法看到的問題。熱成像技術(shù)提供非接觸式精密溫度測量和無損檢測,這是機(jī)器視覺和自動化控制領(lǐng)域的發(fā)展方向。

與機(jī)器視覺相關(guān)的工業(yè)自動化技術(shù)工業(yè)正在推動制造業(yè)發(fā)生更多的變化。機(jī)器視覺適用于所有行業(yè),但在食品飲料、制藥和醫(yī)療器械制造等高規(guī)格、高監(jiān)管行業(yè)尤為重要。企業(yè)轉(zhuǎn)向工廠自動化技術(shù)有多方面原因,企業(yè)招工難倒逼企業(yè)生產(chǎn)線自動化,實現(xiàn)機(jī)器代替人工,包括提高生產(chǎn)線效率、更有效地利用資源和提高生產(chǎn)率。根據(jù)推測,預(yù)計在2019年機(jī)器視覺相關(guān)技術(shù)在各個領(lǐng)域的的需求還將不斷深入和增長。

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