阜陽機器視覺系統的應用在線咨詢「多圖」

在行業應用方面，主要有制藥、包裝、電子、汽車制造、半導體、紡織、、交通、物流等行業，用機器視覺技術取代人工，可以提供生產效率和產品質量。例如在物流行業，可以使用機器視覺技術進行快遞的分揀分類，不會出現大多快遞公司人工進行分揀，減少物品的損壞率，可以提高分揀效率，減少人工勞動。 [6] 產展編輯機器視覺的研究是從20世紀60年代中期美國學者L.R.羅伯茲關于理解多面體組成的積木世界研究開始的。當時運用的預處理、邊緣檢測、輪廓線構成、對象建模、匹配等技術，后來一直在機器視覺中應用。羅伯茲在圖像分析過程中，采用了自底向上的方法。⒈基于機器視覺的儀表板總成智能集成測試系統EQ140-Ⅱ汽車儀表板總成是中國某汽車公司生產的儀表產品，儀表板上安裝有速度里程表、水溫表、表、電流表、信號報等，其生產批量大，出廠前需要進行一次質量終檢。用邊緣檢測技術來確定輪廓線，用區域分析技術將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區域，這些技術統稱為圖像分割。其目的在于用輪廓線和區域對所分析的圖像進行描述，以便同機內存儲的模型進行比較匹配。實踐表明，只用自底向上的分析太困難，必須同時采用自頂向下，即把目標分為若干子目標的分析方法，運用啟發式知識對對象進行預測。這同言語理解中采用的自底向上和自頂向下相結合的方法是一致的。在圖像理解研究中，A.古茲曼提出運用啟發式知識，表明用符號過程來解釋輪廓畫的方法不必求助于諸如二乘法匹配之類的數值計算程序。70年代，機器視覺形成幾個重要研究分支：①目標制導的圖像處理；②圖像處理和分析的并行算法；③從二維圖像提取三維信息；④序列圖像分析和運動參量求值；⑤視覺知識的表示；⑥視覺系統的知識庫等。

⒋ 印刷質量檢測系統：該系統利用圖像處理技術，通過對生產流水線上的20多項特征（號碼、盲文、圖案等）進行比較分析，檢測的質量，替代傳統的人眼辨別的方法。特征提取辨識一般布匹檢測（自動識別）先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標準圖像，在此基礎上設定一定標準。⒌ 智能交通管理系統：通過在交通要道放置攝像頭，當有車輛（如闖紅燈）時，攝像頭將車輛的牌照拍攝下來，傳輸給中央管理系統，系統利用圖像處理技術，對拍攝的圖片進行分析，提取出車牌號，存儲在數據庫中，可以供管理人員進行檢索。⒍金相分析：金相圖象分析系統能對金屬或其它材料的基體組織、雜質含量、組織成分等進行、客觀地分析，為產品質量提供可靠的依據。

⒑ 螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測器件：以頻閃光作為照明光源，利用面陣和線陣CCD作為螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測器件，實現熱軋螺紋鋼幾何參數在線測量的動態檢測系統。⒒軸承實時監控：視覺技術實時監控軸承的負載和溫度變化，消除過載和過熱的危險。它可以提高合格產品的生產能力，在生產過程的早期就報廢劣質產品，從而減少了浪費節約成本。將傳統上通過測量滾珠表面保證加工質量和安全操作的被動式測量變為主動式監控。⒓ 金屬表面的裂紋測量：用微波作為信號源，根據微波發生器發出不同波濤率的方波，測量金屬表面的裂紋，微波的波的頻率越高，可測的裂紋越狹小。