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当前机器视觉检测的发展存在很多阻碍因素

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当前机器视觉检测的发展存在很多阻碍因素

发布日期:2018-08-15 00:00 来源:http://www.cyxegg.com 点击:

    机器人视觉:用于指引机器人在大范围内的操作和行动,如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上(即料斗拣取问题)。至于小范围内的操作和行动,还需要借助于触觉传感技术。


    此外还有自动光学检查,人脸识别,无人驾驶汽车,产品质量等级分类,印刷品质量自动化检测,文字识别,纹理识别,追踪定位。机器视觉技术的应用取代了人工分拣快递,大大提高了效率。除此之外,机器视觉技术还可以让机械手臂拥有3D视觉能力,依靠视觉导引、定位,夹取产品。并且在汽车制造、医疗等领域也使用机器视觉系统进行测量和检测。


    工业机器人逐步替代人类干“苦力活”,这一趋势已经非常明显,但当前工业机器人的发展存在很多阻碍因素,比如系统集成成本昂贵、中小企业使用难度大成本高、其他行业不具备技术能力、国内企业核心技术突破少,以及远远不能满足的市场供给等痛点。市场上虽然制造机械臂的厂家很多,但在混杂的物体中使用机械臂做分拣,现有的解决方案价格高昂而且效果差强人意,客户接受程度很低。


    在中国,大连机器视觉检测的研究和应用开始于20世纪90年代。从跟踪国外品牌产品起步,经过二十多年的努力,国内的机器视觉从无到有,从弱到强,不仅理论研究进展迅速,而且已经出现一些颇具竞争力的公司和产品。估计随着国内对机器视觉研究、开发和推广的不断深入,赶上和超越世界水平已不是遥不可及的事情了。


    常见大连机器视觉检测系统主要可分为两类,一类是基于计算机的,如工控机或PC,另一类是更加紧凑的嵌入式设备。典型的基于工控机的机器视觉系统主要包括:光学系统,摄像机和工控机(包含图像采集、图像处理和分析、控制/通信)等单元,如图2所示。机器视觉系统对核心的图像处理要求算法准确、快捷和稳定,同时还要求系统的实现成本低,升级换代方便。


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