“什么是机器视觉怎么在当今的商业中采用它”

理解机器视觉系统最简单的方法之一是将其视为机器的眼睛。 该系统利用摄像机采集的数字输入明确操作。 公司采用多种方法机器视觉系统，提高质量、效率和运营。

机器视觉系统是怎么运转的？

20世纪50年代以来，一点点的制造工厂开始采用机器视觉系统，但从20世纪80年代到20世纪90年代，事件真正开始蔓延。 无论是产业用还是非产业用，软件和硬件的组合都使机器视觉系统成为可能。 相关的典型组件如下所示。

传感器

抓住框架

照相机(数字或模拟)

足够给照相机拍摄优质图像的照明

分解图像的软件和计算机

能够识别模式的算法； 在某些用例中非常重要

屏幕和机械部件等的输出

让我们来看看如果在制造工作中采用了机器视觉检测产品，这些组件将如何协同工作。 这是实践中机器视觉系统的一个非常常见的例子。

这个过程在传感器检测到产品的存在时开始。 然后，传感器触发光源，照亮该区域，并触发照相机，捕获产品或产品组件的图像。 帧捕捉(数字设备)将照相机的图像转换为数字输出。 数字文件可以通过系统软件进行分析，因此保留在计算机上。 该软件将文件与给定的标准集进行比较以确定缺陷。 如果发现缺陷，产品将无法通过检查。

机器视觉和计算机视觉有什么区别？

计算机视觉和机器视觉是重叠的技术。 运行机器视觉系统需要计算机和特定的软件，但计算机的视觉不需要与机器集成。 例如，计算机视觉不仅可以分解照片和视频，还可以分解数字在线图像和视频、运动检测器、红外线传感器等其他源的图像。 机器视觉是计算机视觉的子类别。

机器视觉在业务中是如何被采用的？

除了将机器视觉用于质量管理目的之外，现在还以多种多样的玩法支持公司的识别、检查、指导等。 这里有几个例子

纠正生产线上的缺陷:除了采用机器视觉识别有缺陷的产品外，机器视觉还可以明确将问题引入生产线的位置，并采取纠正措施。

耕种:联合收割机利用机器视觉检测葡萄在葡萄藤上的位置，使联合收割机能够在不破坏葡萄的情况下摘葡萄。 机器视觉也被用作农业机械的一部分，用于监视农作物，检测植物上的疾病。

库存管理和管理:在读取组件和产品的条形码和标签的过程中，机器的视觉很重要。 这不仅在库存管理中有重要的应用，还必须确保在制造过程中产品沿装配线移动时添加正确的组件。 机器视觉对机器人在仓库中进行垃圾桶的分拣很重要。

产品跟踪和可追溯性:在药品等严格管制的领域，能够跟踪成分、产品序列号，监控比较有效期是很重要的，机器的视觉变得异常容易。

测量和校准:无论测量火花塞的间隙是否符合规格或明确需要校准的量规，机器的视觉都会自动执行，从而提高过程的效率。

安全性:无论是重型机械的施工现场还是跟踪食品的供应，机器的视觉都可以大大提高安全性。

随着技术的完善，机器视觉的用例将继续增加。