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工業(yè)自動化需求對視覺技術(shù)的推動高度集成化。國外典型研究與應(yīng)用對于機(jī)器視覺技術(shù)，世界各國都在研究與應(yīng)用。1994年rika等研究了一種基于機(jī)器視覺的多面體零件特征提取技術(shù)，獲得零件特征。1998年，。同年，Du-MingTsai等將機(jī)器視覺和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對機(jī)械零件表面粗糙度的非接觸測量。2003年，Eladaw.，以獲得實(shí)時加工數(shù)據(jù)。日本的視覺識別機(jī)器人研究，從數(shù)量或研究成果看都占據(jù)著明顯的地位.美英德韓也都在開展相關(guān)研究。國外的卡耐基-梅隆。韓國Soongsil大學(xué)的Kim基于支持向量機(jī)和Camshift算法檢測視頻幀中的文字。國內(nèi)典型研究與應(yīng)用相對國外，國內(nèi)計算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用研究起步較晚，與國外有差距，還需進(jìn)一步在深度、廣度及實(shí)踐方面作出努力。國內(nèi)的李留格等采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行輪胎胎號字符識別；李朝輝等利用形態(tài)算子提取視頻幀的高頻分量，把文本字符從復(fù)雜的視頻中分離出來；周詳?shù)壤酶倪M(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對字符進(jìn)行識別，提高了識別率和識別速度。字符識別技術(shù)是機(jī)器視覺領(lǐng)域的一個重要分支，在文字信息處理，辦公自動化、實(shí)時監(jiān)控系統(tǒng)等高技術(shù)領(lǐng)域，都有重要的使用價值和理論意義。機(jī)器視覺識別技術(shù)應(yīng)用實(shí)例當(dāng)前，機(jī)器視覺已成功地應(yīng)用于工業(yè)檢測領(lǐng)域。面漆檢測設(shè)備，汽車面漆檢測設(shè)備。杭州粗糙度檢測設(shè)備推薦廠家

機(jī)器快門時間則可達(dá)微秒級別；3、穩(wěn)定性高：機(jī)器視覺解決了人類一個非常嚴(yán)重的問題，不穩(wěn)定，人工目檢是勞動非?？菰锖托量嗟男袠I(yè)，無論你設(shè)計怎樣的獎懲制度，都會發(fā)生比較高的漏檢率。但是機(jī)器視覺檢測設(shè)備則沒有疲勞問題，沒有情緒波動，只要是你在算法中寫好的東西，每一次都會認(rèn)真執(zhí)行。在質(zhì)控中提升效果可控性。4、信息的集成與留存：機(jī)器視覺獲得的信息量是且可追溯的，相關(guān)信息可以很方便的集成和留存。機(jī)器視覺技術(shù)近年發(fā)展迅速1、圖像采集技術(shù)發(fā)展迅猛CCD、CMOS等固件越來越成熟，圖像敏感器件尺寸不斷縮小，像元數(shù)量和數(shù)據(jù)率不斷提高，分辨率和幀率的提升速度可以說日新月異，產(chǎn)品系列也越來越豐富，在增益、快門和信噪比等參數(shù)上不斷優(yōu)化，通過測試指標(biāo)(MTF、畸變、信噪比、光源亮度、均勻性、色溫、系統(tǒng)成像能力綜合評估等)來對光源、鏡頭和相機(jī)進(jìn)行綜合選擇，使得很多以前成像上的難點(diǎn)問題得以不斷突破。2、圖像處理和模式識別發(fā)展迅速圖像處理上，隨著圖像高精度的邊緣信息的提取，很多原本混合在背景噪聲中難以直接檢測的低對比度瑕疵開始得到分辨。模式識別上，本身可以看作一個標(biāo)記過程，在一定量度或觀測的基礎(chǔ)上，把待識模式劃分到各自的模式中去。杭州表面形貌檢測設(shè)備哪家好用于工業(yè)產(chǎn)品品質(zhì)保障的檢測設(shè)備。

    CMOS圖像傳感器憑借高集成、低成本、低功耗、設(shè)計簡單等優(yōu)勢正逐漸取代CCD成為主流，尤其是背照式（BSI）技術(shù)的出現(xiàn)加快了這一進(jìn)程。另一方面，由于可以將CMOS圖像傳感器與圖像采集和信號處理等功能集成實(shí)現(xiàn)片上系統(tǒng)（SoC），機(jī)器視覺系統(tǒng)也從基于PC的板級式視覺系統(tǒng)，向能嵌入更多功能、更小型的智能相機(jī)系統(tǒng)發(fā)展。圖3：機(jī)器視覺的技術(shù)發(fā)展趨勢（來源：《工業(yè)和自動化領(lǐng)域的機(jī)器視覺-2018版》）在工業(yè)制造領(lǐng)域，機(jī)器視覺主要面向半導(dǎo)體及電子制造、汽車制造、機(jī)械制造、食品與包裝、制藥等行業(yè)，實(shí)現(xiàn)功能包括缺陷檢測、尺寸測量、模式識別、導(dǎo)航定位等，可以大幅度提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，同時也確保工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境的安全性。隨著生產(chǎn)逐漸從勞動密集型向技術(shù)密集型轉(zhuǎn)移，我國對機(jī)器視覺技術(shù)的需求愈發(fā)強(qiáng)烈，并成為全球機(jī)器視覺的主要市場之一。Yole預(yù)計全球機(jī)器視覺相機(jī)市場將從2017年的20億美元增長到2023年的40億美元，復(fù)合年增長率（CAGR）為12%。圖4機(jī)器視覺在工業(yè)制造領(lǐng)域內(nèi)的主要應(yīng)用傳統(tǒng)的機(jī)器視覺相機(jī)獲取目標(biāo)物體的二維圖像，缺少空間深度信息。而3D視覺技術(shù)的出現(xiàn)不僅有效解決了復(fù)雜物體的模式識別和3D測量難題，同時還能實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的人機(jī)交互功能。因此。

基于產(chǎn)品質(zhì)檢數(shù)據(jù)與生產(chǎn)制造過程數(shù)據(jù)的閉環(huán)關(guān)聯(lián)與分析挖掘,對產(chǎn)品成品件質(zhì)量影響因素進(jìn)行分析和開裂缺陷的準(zhǔn)確預(yù)測,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線問題及時告警和支持決策響應(yīng)?；谶吘売嬎愫虯I的視覺識別平臺**光學(xué)基于AI技術(shù)的視覺識別平臺，主要由邊緣端（邊緣計算）和中心端（中心計算）兩部分組成，其中工業(yè)相機(jī)，工業(yè)機(jī)器人以及英偉達(dá)NVIDIAJetsonNano研發(fā)的HI209V產(chǎn)品等嵌入式智能設(shè)備構(gòu)成了圖像視頻采集端，部署在工廠自動化產(chǎn)線上；邊緣計算部署的采集端及中心計算部署的液冷GPU工作站集群則撐起了該AI平臺的主控系統(tǒng)。視覺識別平臺整體架構(gòu)圖如下：邊緣計算端-在邊緣計算端執(zhí)行圖像采集的機(jī)器人裝有一個工業(yè)攝像機(jī)，一個工業(yè)照相機(jī)。工業(yè)照像機(jī)進(jìn)行遠(yuǎn)距離拍攝，用于檢測有無和定位；工業(yè)攝像機(jī)進(jìn)行攝像，用于OCR識別。-以烤箱檢測為例，當(dāng)系統(tǒng)開始工作時，通過機(jī)器人與旋轉(zhuǎn)臺的聯(lián)動，先使用攝像機(jī)對烤箱待檢測面的全局視頻攝像，并檢測計算后，提取需要進(jìn)行OCR識別位置，驅(qū)動工業(yè)相機(jī)進(jìn)行局部拍攝。-相機(jī)采集到的不同視覺圖像，會首先交由基于英偉達(dá)NVIDIAJetsonNano開發(fā)的HI209V邊緣計算進(jìn)行視頻處理：快速降噪（修復(fù)）、視覺增強(qiáng)、視焦修復(fù)、風(fēng)格轉(zhuǎn)換等預(yù)處理。我們的產(chǎn)品具有良好的數(shù)據(jù)存儲和管理功能，方便用戶隨時查閱歷史檢測記錄。

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