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機器視覺係統集成或二次開發應用總結
隨著智能化的發展，未來將會出現越來越智能的產品設備，對於機器視覺，可以分為兩種：一是底層開發，二是係統集成。底層開發又可以分為軟件的底層開發和硬件的底層開發，軟件的底層開發主要是算法的開發，而硬件的底層開發主要是相機、鏡頭、傳感器以及光源等硬件的開發，二者逐漸出現融合趨勢，比如現在做的智能相機、智能傳感器等等，其實就是硬件和軟件的總體集成。
機器視覺趨勢.png
機器視覺就是利用機器代替人眼做出測量和判斷，在應用層麵上，目前主要用來做係統集成或二次開發的較多，可以概括為以下四個部分：
1、檢查。
外觀及缺陷檢測，主要利用模板匹配。
2、識別。
生物特征識別（人臉、語音、指紋、虹膜），目標識別（車牌識別，射頻識別等），條碼識別（一維碼、二維碼），字符識別，紋理識別等。識別的最終目的主要是為了分類，這裏需要利用大數據訓練學習，需要借助深度學習。
3、測量。
幾何尺寸測量（長、寬、高、周長、麵積、體積等），圓或者橢圓（圓心、半徑、輪廓、角度、尺寸等）；測量必須先標定，這裏涉及到相機標定問題。
4、定位。工裝定位移位、裝配、碼垛機器人。
機器視覺係統可以快速獲取大量信息，而且易於自動處理，也易於同設計信息以及加工控製信息集成，因此，在現代自動化生產過程中，人們將機器視覺係統廣泛地用於工況監視、成品檢驗和質量控製等領域。
機器視覺係統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。在一些不適合於人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺；同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易於實現信息集成，是實現計算機集成製造的基礎技術。朗銳智科（www.lrist.com）認為,隨著機器視覺技術自身的成熟和發展，可以預計它將在現代和未來製造企業中得到越來越廣泛的應用。
最後更新：2017-10-19 10:33:27