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[人工智能]施努卡:机器视觉技术让机器拥有更聪明的“大脑”和更明亮的“眼睛”

在自动化行业中,机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,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。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
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机器视觉的引入,代替传统的人工检测方法,极大地提高了投放市场的产品质量,提高了生产效率。由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。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。

如:机器视觉系统在质量检测的各个方面得到了广泛的应用,例如:采用激光扫描与CCD探测系统的大型工件平行度、垂直度测量仪,它以稳定的准直激光束为测量基线,配以回转轴系,旋转五角标棱镜扫出互相平行或垂直的基准平面,将其与被测大型工件的各面进行比较。在加工或安装大型工件时,可用该认错器测量面间的平行度及垂直度。

此外,机器视觉和人工智能为核心的生产与质量控制和闭环可以帮助企业提质、增效、降本、减存,机器视觉实现的是从物料追溯、生产加工、部件装配、品质检测的全流程管理,通过“科学数字化” 和“大数据” 手段,完成可度量、可控制、可管理的自动化产线升级,最终打造出全面替代人工操作的智能工厂。

智能设备和智能生产是智能制造的基础,机器视觉技术在“智能工厂”的落地,不仅让机器拥有更聪明的“大脑”和更明亮的“眼睛”,也将进一步完善工业人工智能与工业互联网等新基建领域的产品。

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