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北京加工机器视觉发展

更新时间:2025-09-17      点击次数:0

机器视觉的主要应用之一:农业智能化机器视觉在农业中的应用主要体现在农业机器人、农作物病虫害监视和农产品质量检测三个方面。以农产品为目标,经过目标检测、定位、识别后,自动化设备到达指定位置,通过柔性夹爪或者吸附设备来完成对农产品的采摘。在检测过程中不仅利用农产品颜色、大小、形状和气味等特征,有时还会利用如密度、酸碱度、导电率等特性。其中AbundantRobotics(美国)公司相当有有典型性,该公司通过真空来“抓取”如苹果等易碎的水果。农作物病虫害监视是运用机器视觉技术实时分析农作物叶、茎干、果实表面,并将分析结果反馈至技术员以供指导生产活动使用,一般情况下也可自主实施。其中比较典型的是大疆MG-1S农业植保机,其可以实现作业规划、飞行实时管理等任务。农产品质量检测通常应用于分级与分拣。例如根据水果的大小、颜色等将其分为一、二、三等,也可以将农产品中不符合要求或者有损伤的筛选出来,完成这样的任务通常是一个完备的机器视觉系统。机器视觉更强调实用性,要求要有合理的性价比,必须有较强的通用性和可移植性。北京加工机器视觉发展

目前,机器视觉技术是利用计算机的一些功能模仿生物视觉的,与真正的生物视觉相差还很远,要达到完整的生物视觉功能效果,还有待工程技术人员不断努力,认真钻研。在国外,机器视觉技术得到了较为的应用,机器视觉产品多样化,机器视觉技术也在不断提高。但在国内,由于近几年机器视觉产品的推广和技术的普及才刚刚起步,因此使用得还不多,综合发展情况有待进一步提升。毫无疑问,机器视觉产品的出现提高了生产质量,帮助企业从劳动依赖型中解放出来,依靠集成在机器本身的软硬件优势实现自动生产、检测,这对企业在解决劳动成本增加、应对市场竞争等问题时起到很大的帮助。随着经济的发展,各行各业对于采用机器视觉技术的工业自动化、智能化的需求开始出现,机器视觉将会有很大的发展空间。北京加工机器视觉发展预计机器视觉将在未来几年继续发展,并为工业4.0做出进一步贡献,许多人称之为第四次工业。

现代工业、农业、物流服务业等自动化生产中,涉及到各种各样的测量、识别、分选、检查等检测要求,例如产品尺寸或质量的精确测量或评估分级,印刷品质量检查,产品包装上的图案和字符识别等。这些检测一般都具有以下特点:高速大批量、被测对象尺寸小、检测精度要求高等。在上述这些情况下,利用人工无法连续高效、稳定地进行检测,另外每个人的判断标准不统一,也导致检测结果的不一致,这时人们开始考虑利用相机镜头,结合图像处理技术来代替人类视觉实现检测。于是形成了一门新学科——机器视觉。

机器视觉技术是一门交叉学科,涉及计算机、自动化、集成技术、光学、视觉、心理和生理等众多领域,其涉及到的技术主要包括边缘提取、图像分割、纹理分析、形状分析、图像序列分析和三维景物分析的高层次视觉模型,以及以此延伸的知识表示、推理、知识库、人工智能等内容。机器视觉在国外起步较早,起源于1960年代,主要用于视觉机器人的研发。上世纪70年代形成了较为完备的机器视觉理论;上世纪80年代,机器视觉技术进入稳定发展阶段,这个阶段视觉理论和方法有了很多的积累:上世纪90年代,机器视觉进入快速发展时期,视觉技术在控制领域得到了多的应用。国内视觉技术开始于上世纪80年代,我国机器视觉产品的应用主要集中在外资制造企业、出口加工企业和企业。进入二十一世纪后,由于中国的工业化进程的发展,随着工业视觉需求的发生工业领域是机器视觉应用占比比较大的领域。机器视觉是让机器更好地感知周围环境的技术,它有利于更高级别的图像识别和基于该感知的决策。

为了在新一轮工业中抢占战略高地,日本和德国等国首先提出工业4.0概念以提升其在工业制造领域的优势,中国也于近年提出了中国制造2025战略,希望在这一次的工业中促进产业结构升级并且赶超世界制造强国。在我国的制造强国战略中,机器视觉技术扮演着重要角色,尤其是应用在智能机器人和自动化检测等重点领域。机器视觉缺陷检测就是使用机器替代人工做检测任务,目前已用于半导体、包装、医药等行业的产品缺陷检测,使企业实现智能制造"。将机器视觉技术与制造业紧密结合,发挥视觉检测的高精度、高效率和自动化程度高的优点,在推动中国制造2025战略的实施具有重要意义。机器视觉强调实时性要求高速度和高精度,因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术还难以应用于机器视觉。北京加工机器视觉发展

将机器视觉引入至矿井的开采中,用于井下的工况监视,这样可以进一步保障矿井工人的安全。北京加工机器视觉发展

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