机器视觉检测 格拉尼视觉科技 机器视觉检测系统设备

⒋ 印刷质量检测系统：该系统利用图像处理技术，通过对生产流水线上的20多项特征（号码、盲文、图案等）进行比较分析，机器视觉 尺寸检测，检测的质量，替代传统的人眼辨别的方法。⒌ 智能交通管理系统：通过在交通要道放置摄像头，当有车辆（如闯红灯）时，摄像头将车辆的牌照拍摄下来，传输给中央管理系统，系统利用图像处理技术，对拍摄的图片进行分析，提取出车牌号，机器视觉检测原理，存储在数据库中，可以供管理人员进行检索。⒍金相分析：金相图象分析系统能对金属或其它材料的基体组织、杂质含量、组织成分等进行、客观地分析，为产品质量提供可靠的依据。


在行业应用方面，机器视觉检测，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品质量。例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。 [6] 产展编辑机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，A.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如二乘法匹配之类的数值计算程序。70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：①目标制导的图像处理；②图像处理和分析的并行算法；③从二维图像提取三维信息；④序列图像分析和运动参量求值；⑤视觉知识的表示；⑥视觉系统的知识库等。


机器（Machine）是由各种金属和非金属部件组装成的装置，消耗能源，可以运转、做功。用来代替人的劳动、进行能量变换、以及产生有用功。机器贯穿在人类历史的全过程中。但是近代真正意义上的“机器”，却是在西方工业革命后才逐步被发明出来。零件、部件间有确定的相对运动，用来转换或利用机械能的机械。机器一般由零件、部件组成一个整体，或者由几个独立机器构成联合体。由两台或两台以上机器机械地联接在一起的机械设备称为机组。 [3]


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