机器视觉主要能应用在哪些领域？应用空间怎么样

Question

如题所述

Answer 1

机器视觉的常见应用领域：
（1）定位：现在定位比较多的视觉功能，通常安装在机器手上，由视觉拍到产品位置，再讲视觉上的坐标位置转到机器手坐标系中的位置，然后机器手在对产品进行加工。
（2）测量：使用机器视觉进行无接触式测量准确测量，特别对于特殊要求的工作场景。
（3）检测：检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一， 对产品进行缺陷检测，比如印刷检测缺省多余，产品上是否有毛刺，产品是否混料，产品上是否有赃物划痕等等。
（4）识别： 进行一维码，二维码，光学字符识别等。
（5）分拣：实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件外貌瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。

Answer 2

什么是机器视觉？
简单来说，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是通过机器视觉产品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，得到被摄目标的形态信息，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。
机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。
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。
机器视觉的运用领域
由于机器视觉可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，人们逐渐将机器视觉系统广泛地用于天文行业、 医药行业、交通航海行业以及军事行业领域等。
在国外，机器视觉的应用相当普及，主要集中在电子、汽车、冶金、食品饮料、零配件装配及制造等行业。机器视觉系统在质量检测的各个方间已经得到广泛的应用。
机器视觉产品刚刚起步，目前主要集中在制药、印刷、包装、食品饮料等行业。
随着国内制造业的快速发展，对于产品检测和质最的要求不断提高，各行各业对图像和机器视觉技术的工业自动需求将越来越大，因此机器视觉在未来制造业中将会有很大的发展空间。
下面我们来看看机器视觉具体有哪些应用领域
军事
航空着陆姿势、起飞状态；
弹道/火箭喷射、子弹出膛、火炮发射；
爆破分析炮弹爆炸、破片分析、爆炸防御；
撞击、分离以及各种武器性能测试分析，点火装置工作过程等。
科学研究
燃烧、敷层过程测量。
结晶；PIV的流体、粒子研究；
生产领域
产品喷溅、封装、压轧、织网、
膜压、绕线、切削、裁剪、采掘；
机械运转动作分析或故障诊断等。
生物
运动学、生物力学；
步态分析、康复物理治疗等。
生物运动分析：人体、动物动作分析，昆虫或鸟类翅膀运动；
医疗
医疗器具、细胞、瓣膜运动；
出血观察；吞咽、呼吸道鞭毛运动等。
影视
电影、广告、动画特技等
如高速动作特技。
体育
运动广播、体育运动辅导和训练等。
跑步、跳远、跨栏、体操、跳水等姿势动作分析；
汽车
安全气囊测量；
汽车碰撞研究；
托运器、轮胎、限制器等组件动作。
专业领域
工程故障、动态特性、破碎、震动分析；
落摔分析、冲击分析、产品开发研究分析、力学和弹性分析等。

Answer 3

1、工业制造业

运用在一些危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合；此外，在大批量工业生产过程中，机器视觉检测可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。视觉自动识别检测目前已经用于产品外形和表面缺陷检验，如金属表面视觉检测、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等。

2、汽车制造行业

机器视觉检测系统可以对产品进行制造工艺检测、自动化跟踪、追溯与控制等， 包括通过光学字符识别（OCR）技术获取车身零件编码以保证零件在整个制造过程中的可追溯性，通过识别零件的存在或缺失以保证部件装配的完整性，以及通过视觉技术识别产品表面缺陷或加工工具是否存在缺陷以保证生产质量。

3、消费电子行业

消费电子行业元器件尺寸小、质量标准高，适合用机器视觉系统检测，也促进机器视觉技术进步。同时，消费电子产品生命周期短、需求量大，拉动机器视觉市场需求。机器视觉在消费电子领域，以PCB/FPC AOI检测、零部件及整机外观检测、装配引导等应用为主，并呈现出越来越多的新的应用场景。

4、半导体行业

随着芯片产业规模的不断扩张，半导体行业的视觉检测需求也在提升，在微小且高精度的半导体加工过程中，硅片检测、晶圆封装测试、元件放置、表面贴装、锡膏检测等等都需要借助机器视觉来完成。机器视觉正凭借其高精度、高速、高准确率、非接触性的优势加速企业半导体产线的运行，降低成本，提升企业效益。

5、新能源行业

发展光伏行业是我国能源结构低碳化转型的重要举措。在太阳能电池板的生产制造过程中，可能出现微裂纹、断栅、污染、电池劣化、扩散不均、虚印等问题，这些缺陷的存在可能会影响光伏电池的光电转换效率，降低电池使用寿命，影响光伏系统稳定性。传统的成像系统较难识别出这些缺陷问题，需要采用机器视觉自动检测技术，为产品质量提供可靠的保证。