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行业动态

工业自动化行业更依赖机器视觉技术

时间:2019-05-30


机器视觉2D技术发展至今已经有30多年了,技术相对成熟,在产品质量控制自动化领域广泛使用,但已经很难满足现今的技术需求了。

如今市场上产品品质对于精度要求越来越高,机器视觉3D技术相对于2D会更受生产企业的欢迎,3D视觉可以测量产生2D系统不能的形状信息。 因此,可以测量与形状相关的特征,例如物体平直度,表面角度和体积。

因为工业自动化的发展,机器视觉检测技术广泛运用在检测、识别等表面缺陷检测领域,比如电子零件外观缺陷检测、磁性材料外观缺陷检测、塑胶产品外观缺陷检测、印刷品字符、条码等检测,这些应用类型都有着一个共同的热点,就是大批量生产、外观品质要求高、生产效率和精度要求高,人工检测已无法满足生产需求。

在90年代,如此庞大的生产量面前,使用人工检测就招聘非常多的检测员工,投入很多的人力成本、培训成本等,在工厂投入如果多的成本进去后,却不能有效的保证产品的检测合格率。

视觉检测完美的解决了人工检测单一、重复性的工作,机器视觉检测设备的自动化能力、客观非接触性检测、高精度检测的特点已成为厂家优先的选择。


机器视觉检测不仅能提供产品的检测合格率,还能形成实时数据反馈,从而让工程师能及时找到缺陷原因,提高生产精度,节约生产成本。


早在90年代,我国的机器视觉技术开始发展,在如今这个全面发展自动化的时代,机器视觉技术的使用时未来的大趋大势,机器视觉技术的大力普及,预示着未来的自动化时代。


3D传感器中的所有组件都被牢固地安装在单个光机械组件上,以确保重复性,焦距相对于发射器和成像器平面锁定在位,并且包括温度补偿功能,以便纠正由于金属蠕变而引起的移动。

3D机器视觉的另一个好处是, 例如,可以用多个扫描仪扫描诸如卡车框架的大物体。

随着人工智能的更多应用落地,深度学习成为机器视觉检测的热门发展趋势,深度学习是机器学习的一个领域,它使计算机能够通过卷积神经网络等体系结构进行训练和学习。它通过处理数据和创建用于决策的模式来模仿人类大脑的工作方式。

未来几年深度学习技术将会继续发挥重要作用。


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