有奖专题讨论：浅谈智能制造时代下机器视觉的特点及应用 点击：547 | 回复：15
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块等。机器视觉的应用使得制造设备更加智能化，在智能制造过程中，机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。能够大幅降低检验成本，提高产品质量，加快生产速度和效率，极大地提升企业竞争力。
在本期专题中， 我们将针对在智能制造大环境下的机器视觉的特点、应用以及未来发展趋势等展开深度探讨，希望众网友积极参与，踊跃发言。 把好东西和gongkong坛友们一起分享吧。
活动规则
一、参与方式
通过中国工控网论坛的“浅谈智能制造时代下机器视觉的特点及应用”主题帖，登陆后在主题帖下直接发帖回复，即视为参与本次活动。
二、 发帖内容及规则
1. 发帖规则：用户需在中国工控网论坛指定活动版块下发帖，讨论与活动主题相关的内容。将帖子发至其他栏目或版块的，则视为无效。参与用户有两种发帖方式可以选择：
1.1在工控网论坛-机器视觉版块下：http://bbs.gongkong.com/product/MachineVision.htm发帖，然后将文章标题及其链接在活动回复区直接回复
1.2用在此活动专题主题帖下直接发帖回复。
2.内容要求：内容需原创，陈述清晰、详细，具体可涉各品牌机器视觉系统的特点、选型技巧、典型应用及技术发展趋势等主题
3.发帖题目要求：#主题#+讨论题目，例如#选型技巧#+机器视觉工业相机选型指导
4. 不得刻意宣传或诋毁某品牌及其产品。
三、奖项设置及评奖说明
四、活动截止时间
截止2016年8月15日，截止后工作日统计获奖名单并联系用户发奖。
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智能制造领域的机器视觉发展趋势
1、软硬件技术不断突破，企业将以智造需求为导向加速研发工业视觉解决方案
企业加速布局机器视觉硬件产品和软件服务，将围绕智能制造需求，重点研发工业视觉解决方案。目前，机器视觉软硬件技术不断取得突破，以工业相机、图像采集卡、光源及图像处理软件为核心的视觉产品日益完善，并逐渐应用于电子制造、汽车制造、机械加工、包装与印刷等行业。随着智能制造全面启动实施，各行各业对采用机器视觉的工业自动化、智能化需求日益凸显，市场发展潜力巨大。数据显示，2015年全球机器视觉系统及部件市场超过153亿美元，市场复合年增长率达9.3%。需求量的逐年增加将扩大机器视觉的发展空间，企业将从产品供应商向系统解决方案提供商转型，以智能制造需求为导向，加速研发与生产线或测试控制系统配合使用的工业视觉解决方案，助力制造业转型升级。
2、机器视觉与多种技术融合逐步深入，将成为提升产业自动化水平的重要抓手
机器视觉与多种技术融合，将不断提升智能制造自动化水平。制造业转型升级步伐加快，机器视觉技术与产品的需求逐步增多，应用领域逐渐扩大，将推动企业加速开展产品功能创新，以满足用户个性化需求。机器视觉将融合3D监测、彩色图像处理、人工智能、运动控制、信息网络等多种技术，由单一的检测、定位、测量功能向大数据分析、智能控制方向发展。基于机器视觉的自动化监测、智能控制系统将广泛应用于工业生产各个领域，并主要从中端生产线向前端制造和后端物流环节延伸，成为提升产业自动化水平的重要抓手。
3、企业加速布局机器视觉产业化应用，将以智能视觉为核心推动智慧工厂建设
企业加速拓展机器视觉产业化应用，通过嵌入机器视觉技术的自动化设备辅助智慧工厂建设。目前，机器视觉技术日益成熟，软硬件产品不断丰富，并逐步在工业生产中发挥重要作用。例如，基于机器视觉的检测系统可以对产品进行自动检测并控制产品质量；将具备机器视觉功能的智能化机器人和机械手臂应用于自动化生产线上，能够实现码垛、焊接、涂装、装配等功能；EMS系统与机器视觉定位技术整合后，可应用在物料、条形码管理和成品检测领域。未来，企业将加速布局机器视觉的产业化应用，重点研发针对具体产业应用的专用视觉系统，并逐步发展为一般通用系统，通过在加工、装配、检测、包装、物流等环节嵌入机器视觉技术，提高系统集成度，推动智慧工厂建设。
为什么要用机器视觉替代人工视觉？
原因有很多，以下列出较主要的几点：
1、从生产效率的角度来说，由于操作工在长时间工作下容易疲惫，人工视觉质量效率低下且精度不高，而机器视觉可以大大提高生产效率和自动化程度。
2、从成本控制的角度来说，培训一个合格的操作工需要企业管理者花费大量的人力物力，然而单纯的培训还远远不够，后续还需要花费大量的时间，使操作工的水平在实践中得到提升。而机器视觉系统只要设计、调试和操作得当，可以在很长一段时间内不间断使用，同时确保生产效果。
3、在某些特殊工业环境中实施工况检测，如焊接、火药制造等，人工视觉可能会对操作工的人身安全造成威胁，而机器视觉从某种程度上有效地规避了这些风险。
视觉系统没有具体的项目应用过，但是经常会关注这方面的知识，毕竟也是一个趋势，了解的比较多的算是康耐视的了，简单了解他们的原理及特点，后续待有项目应用的时候需深入研究探讨
视觉系统就是用机器代替人眼来做测量和判断。视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务。
#典型应用#智能制造时代中机器视觉技术的典型应用
随着智能制造概念的不断深入，机器视觉技术，极大提高了工业自动化中信息的获取能力，信息将不再是单一维度的简单数据，而是广域立体的海量数据，机器视觉技术被广泛应用于工业机器人等领域，它主要具有四个功能：
1、引导和定位：视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置，上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。
2、外观检测：检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工最多的环节。单就机器视觉涉及到的医药领域，就主要包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。
3、高精度检测：有些产品的精密度较高，达到0.01~0.02m甚至到u级，人眼无法检测，必须使用机器完成。
4、识别：就是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象，可以达到数据的追溯和采集。其在汽车零部件、食品、药品等领域应用较多。
随着应用的日益广泛，充分的证实了视觉与图像技术在工业自动化领域的重大作用，视觉与图像技术相结合就是给工业设备安装了一双超级“智眼”。
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