什么是机器视觉？机器视觉是数字系统与现实世界产生交互的重要组成部分。机器视觉可以帮助自动化系统查看组件、产品、图案、条码或其他对象，并利用这些信息做出决策。机器视觉可以对所制造的部件和产品进行检测、测量和分类，从而大大增加工业自动化的效能和灵活性。机器视觉以高速度及高准确性来实现以上所有功能，提高产品质量并减少浪费。机器视觉还可以让自动化设备定位对象，并对其进行识别，保存其相关材料、状态、方向及其
2025-07-08 MaiyaInfo
视觉系统有哪些主要类型？机器视觉系统拥有广泛多样的功能和选项，其中的三个主要类别如下。线扫描相机应用于连续检测应用，例如腹板制造。在材料移动通过扫描区域时，该相机通常可拍摄宽而极薄的图像，并使用软件逐行重构图像。在以上应用中，线扫描相机比标准二维相机更加快捷。例如对织物、纸张和其他软制品进行检测。线扫描相机逐行创建图像。大多数机器视觉使用二维相机，也称为面阵扫描系统。这类系统可以采用简易的单用途传
2025-07-04 MaiyaInfo
视觉系统如何根据其检测到的内容做出决策？机器视觉可采用两种方法进行诸如计数、分类或批准和剔除物品等决策。基于规则的系统根据用户设定的分步指示来说明解析图像，并做出决策。相比之下，人工智能或AI 系统则使用参考图像数据库来“学习”如何做出决策。尽管基于规则的机器视觉仍是普遍应用的技术，但各类 AI 机器学习已具备足够能力和灵活性，可以在许多应用中取代前者的工作。通常，基于规则和 AI 支持的机器学习
2025-07-05 MaiyaInfo
机器视觉系统如何处理捕获到的图像？将传感器、镜头、灯及其他组件正确组合到位后，机器视觉系统即可开始采集图像。但这只是第一步。一旦采集到图像，系统需要处理并分析结果，以做出决策：读码、检测缺陷、确认成套包装中是否包含所有物件或测量部件。根据以往经验，获取足够处理能力来分析图像的唯一方法，是将图像发送至外部个人电脑。根据图像的大小和复杂性，这可能会比较耗时，而且可能会减缓生产速度，所以需要专门用于该任
2025-07-08 MaiyaInfo
为机器视觉系统选择合适的硬件尽管大多数视觉系统都带有相似的硬件组合，但需要专门选择每个组件，且组件之间还需要实现无缝协作。任何机器视觉系统的精确配置均取决于其工作需求：您可以从应用出发，与供应商开展合作，以确定您需要如何进行精确设置。视觉系统的硬件组件包括图像传感器、镜头、盖板和处理器。单色传感器与彩色传感器机器视觉图像传感器为单色传感器，即每个像素仅检测其上面的光量强度，而非检测其颜色。这些传感
2025-07-05 MaiyaInfo
光源在机器视觉中的核心作用机器视觉性能不佳最常见的原因是照明不佳。即使是高级相机和软件也无法弥补照明不足的问题。良好的机器视觉光源可以让感兴趣的特征对比度最大化，并让其他任何地方的对比度最小化。同时，照明必须保持一致；光源设置应确保部件的正常变化或部件的布置不会影响图像的对比度。根据零件质地（例如哑光、反光或折射）及其形状，不同的光源选择会改变图像中较亮和较暗的部分。在光线从光滑部分直接反射进相机
2025-07-08 MaiyaInfo
深度学习既灵活又强大几十年来，机器视觉系统一直在教计算机如何执行检查，例如检测制造产品中的缺陷、污染物、功能缺陷和其他异常。但是，在需要通过实例学习和鉴别可接受的控制偏差的情况下，人类视觉检测占优势。相比之下，机器视觉可提供计算机化系统能实现的速度和稳健性。机器视觉因其速度、准确性和可重复性而在结构化场景的定量测量中具有优势。利用适当的相机分辨率和光学件配置制造的机器视觉系统可以轻松检测人眼难以看
2025-07-05 MaiyaInfo
规则算法难以编写涉及偏差和不可预测缺陷的复杂检查传统的机器视觉系统在处理一致且制造精良的部件时能够可靠地运行。它们逐步筛选并使用规则算法，这比人工检测更有成本效益。但随着异常和缺陷库的增长，算法会变得越来越难以编程。由于以下原因，机器视觉系统可以适应部件外观的某些变化：比例旋转位置畸变除此之外，复杂的表面纹理和图像质量问题还会带来严重的检测挑战。机器视觉系统难以鉴别视觉上相似的部件之间的差异和偏差
2025-07-05 MaiyaInfo
