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工業機器視覺技術是用機器代替人眼進行測量和判斷的技術，通過將攝取目標轉化為圖像信號，經處理抽取特征并控制設備動作。它可提高生產柔性和自動化程度，應用于危險或人工視覺難以滿足要求的場景，能提升生產效率和產品質量，還便于信息集成。

系統組成

• 光源：用于提供照明，不同類型光源在價格、亮度、穩定性等方面存在差異，選擇時需考慮檢測需求。
• 鏡頭：有多種分類方式，其參數影響成像效果，選型時要綜合考慮系統精度、工作空間等因素。
• 工業相機：根據圖像傳感器、輸出顏色、傳感器類型和輸出信號等可分為不同類型，選擇時需關注系統精度、速度等要求。
• 圖像采集卡：是圖像采集與處理的接口，負責將模擬信號轉換為數字信號，其參數和功能影響圖像采集質量。

涉及技術

工業機器視覺是一個綜合技術領域，涵蓋了多個關鍵技術和組件：

視覺算法

工業機器視覺算法是圖像處理算法的子集，針對工業應用具有可控照明條件、對被檢工件有先驗知識、要求高效率和高可靠性等特點。圖像處理基本步驟包括預處理、分割、特征提取等，其中預處理算法有濾波、形態處理、二值處理和圖像算數等，用于增強圖像、去除噪音；后續步驟可實現目標分割、特征計算和邊緣檢測等功能，還可通過模板匹配、幾何特征匹配等方法進行目標識別和測量。此外，視覺系統標定用于矯正圖像畸變，關聯現實與相機尺度，立體視覺則可重構場景三維幾何信息。

應用領域

工業機器視覺技術廣泛應用于多個行業，在各行業的質量檢測、尺寸測量、目標識別和定位等方面發揮重要作用：

• 消費級產品：如消費電子產品加工等，可用于產品外觀缺陷檢測等。
• 工業級產品：在汽車制造、半導體、PCB、SMT等領域，可進行零件檢測、IC字符讀取等。
• 生物醫學：如精子跟蹤、醫療設備故障檢測等。
• 安全：例如駕駛員注意力檢測等。
• 物流和倉儲：用于識別和跟蹤貨物，通過自動識別貨物的標簽、條形碼等信息，實現貨物的快速分類、存儲和運輸。
• 智能儀器：可以檢測和識別儀器的狀態和位置，幫助維護和管理，如在醫療領域檢測醫療設備的故障或異常情況。
• 食品飲料：像紅棗分揀等。
• 制藥：藥品質檢等。

系統搭建和評估

搭建系統時，需根據項目檢測條款選擇合適的燈源、鏡頭和相機，并進行項目試驗，建立檢測程序原型，記錄試驗結果。評估機器視覺項目時，燈源、鏡頭、相機選型以及項目試驗都是重要的考量要素，通過綜合評估這些方面，可確保系統滿足項目需求。

發展趨勢

• 技術創新不斷涌現：隨著人工智能、深度學習等技術的不斷發展，機器視覺技術也在不斷創新和進步。未來，機器視覺系統將更加智能化、自主化，能夠更好地適應各種復雜環境和任務需求。
• 應用領域不斷擴大：除了傳統的制造業、電子行業、汽車行業等領域外，機器視覺技術將逐漸滲透到醫療、農業、物流、安防等其他行業。同時，在AI、自動駕駛、人臉識別等新興技術的帶動下，市場規模將繼續保持較高的增速。
• 集成化與模塊化：未來的機器視覺系統將更加集成化和模塊化。集成化的機器視覺系統將具備更強的功能和性能；模塊化的機器視覺系統將更加靈活和可定制，能夠根據用戶的需求進行快速部署和配置。
• 3D機器視覺檢測應用增加：3D機器視覺檢測應用范圍愈發廣闊，其在提高產品質量和生產效率方面的作用將更加顯著。
• 多技術融合：隨著機器視覺技術與物聯網、大數據、云計算等技術的融合，將推動工業機器視覺技術向更加智能化、自動化的方向發展。