机器视觉|为什么制造业的自动化选择了机器视觉检测技术?

机器视觉|为什么制造业的自动化选择了机器视觉检测技术?

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机器视觉|为什么制造业的自动化选择了机器视觉检测技术?

随着自动化工业的不断发展 , 机器视觉检测技术在工业中得到了越来越广泛的应用 , 机器视觉给制造业带来了新的改变 。 在实际制造业的使用环境中 , 机器视觉检测技术主要被用于自动获取产品信息 , 分析其构成 , 并取得图像来进行机器识别 , 反馈并控制制造流程 。 机器视觉检测技术有两种说法 , 一种是让机器知道我们要什么 , 另一种是让机器知道我们不要什么 。 这两种说法殊途同归 , 其共同的目标就是为了实现人力所不能及的产品的缺陷检测 。

在现代工业自动化生产中 , 汽车零部件的尺寸检测、自动装配完整性检测、电子装配线的自动零部件定位、饮料盖的印刷质量检测、产品包装的条形码和文字识别等各种检查、测量和零部件识别等产业 , 它们的共同特点是对连续大量生产和外观质量要求很高 , 而机器视觉检测技术恰好能解决这种缺点 。 现如今机器视觉检测技术已经实现了基本自动化 , 表现为能按照人的编程机械式重复运动 , 但如果给机器加上视觉 , 设备就能够根据不同环境条件来进行主动调整 , 从而在自动化设备基础上实现智能化 。

【机器视觉|为什么制造业的自动化选择了机器视觉检测技术?】用DLIA人工智能机器视觉技术取代人工产业已经具备非常强的场景可行性 。 目前机器视觉在珠三角地区已经得到大范围应用 。 由于长三角珠三角地区是电子制造产业集中地 , 加工电子元器件、电子板以及手机组装等制造产业精细且比较小 , 同时有大量的强光作为背光 , 对人体的伤害非常大 。 由于机器视觉检测技术拥有较高的检测精度和速度 , 并且合理地防止了由人工检测引起的主观和个体差异 , 因此在工业生产自动化检测行业中占有越来越重要的影响 。

在未来 , DLIA人工智能机器视觉的发展也有望大量替代人工 , 借助机器识别和信息处理 , 可以开拓的场景还有很多 , 机器视觉还可以提升工件的产品一致性和质量稳定性 , DLIA人工智能机器视觉能很好完成检测等制造关键流程 , 提升产线的整体效率 。 例如在检测工件长度、宽度、厚度 , 以及例如在手机产业的屏幕粘乎和划痕检测等场景下 , 机器视觉都有着更多的发展空间 。