机器视觉在工业中的应用

工业上，人工眼睛无法连续、稳定地执行一些高度重复和智能的任务，而计算机的速度和可复制性与人类视觉的高度智能化和抽象的能力相结合，就能完美解决大部分的工作，所以机器视觉已经广泛应用到工业中来。相比传统人工视觉，其优势有：精度高、连续性、高性价比、灵活性。

随着人工智能的进步，算法开发过程变得更加优越，基于深度学习的检测模型通常与机器视觉系统相结合。机器视觉在工业中的应用有很多。

物体检测

机器视觉识别图像不同处，以便消除与检查无关的对象。各种技术被用来使对象检测尽可能高效，物体检测在制造业的很多环节都有使用，如装配线、分拣、质量管理、库存管理等。

零件计数

这是一项机械性的任务，很多技数员可能会在计数时出错，机器视觉可以使用其对象识别算法来检测零件，然后准确快速地对其进行计数。例如，在制造链中，机器视觉可以高效地计算堆叠中的产品。

表面缺陷识别

表面缺陷识别是质量控制中必不可少的步骤。机器视觉可以在易于训练的模型中提供表面检测的准确性和效率。在制造业中，表面缺陷检测可以检测铸件、轴承和不同金属表面的缺陷。例如，包装缺陷识别可以帮助识别会在运输过程中造成损坏的不良包装。

打印字符读取

打印字符识别是使用OCR（光学字符识别）执行的机器视觉用例之一，机器视觉可以借助打印字符读取帮助跟踪制造供应链中的各种对象。

机器视觉可用于读取条形码和数据矩阵码，这比手动分类过程更有效，在制造过程中，条码扫描器可以根据产品的属性或特征来区分产品。

定位引导

通过机器视觉进行物体检测可以轻松快速地找到物体的位置，在制造中，定位对象是必不可少的，可以通过各种方式识别和跟踪所有此类对象。

尺寸测量

使用机器视觉识别物体，可以从图像中计算其几何尺寸。

机器人引导

可以通过机器视觉辅助引导机器人工作，机器人可用于以高精度和准确度管理可重复的活动，不间断地工作以确保最大效率，并且可以轻松地用于手动操作不安全的环境中。

机器视觉是一种工具，可以通过人工智能和深度学习算法改变制造业的效率和准确性，正应用到越来越多领域中。