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现代工业、农业、物流服务业等自动化生产中，涉及到各种各样的测量、识别、分选、检查等检测要求，例如产品尺寸或质量的精确测量或评估分级，印刷品质量检查，产品包装上的图案和字符识别等。这些检测一般都具有以下特点：高速大批量、被测对象尺寸小、检测精度要求高等。在上述这些情况下，利用人工无法连续高效、稳定地进行检测，另外每个人的判断标准不统一，也导致检测结果的不一致，这时人们开始考虑利用相机镜头，结合图像处理技术来代替人类视觉实现检测。于是形成了一门新学科——机器视觉。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。广东机器视觉平台

机器视觉系统的工作原理与人的运动方式比较相似：人通过眼睛观察到目标，然后经过大脑处理并做出相应的判断，终由大脑发出指令使身体做出相应的动作。在工业领域中，镜头、摄像机与图像采集卡相当于眼睛，图像处理系统则相当于大脑，控制机构与执行机构相当于手脚等。具体的工作过程为图像获取、图像传输、图像处理，根据图像处理结果选择执行决策、传输控制信息、执行机构执行命令。其基本流程如图所示。机器视觉系统通常以计算机为中心，主要有光源控制模块、图像捕捉模块、图像处理模块、智能决策模块以及执行机构。无锡小型机器视觉市场价格机器视觉系统利用照相机和图像处理软件执行检验员类似的检验工作，可实现高效、准确、不间断的检测。

基于机器视觉技术的分拣系统是二战后从欧美等发达国家开始起源与发展的。自动化的分拣系统与人工分拣相比具有许多优势:无人化分拣操作、进行分拣的效率高、精度和准确性高等。其中想要提高准确率，就需要提高获取分拣信息的准确性。从获得分拣信息的途径和方式上来进行区分，现如今针对于所需分拣信息进行的研究工作主要分为两种:第一种是针对使用印刷体和手写体的产品进行文字识别技术研究，运用这种技术能够直接对产品、邮件、快递等所含信息进行识别;第二种是研究条形码的定位与识别技术，运用此技术可以间接对产品、邮件、快递等所含信息进行识别。

2、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***地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。但是机器视觉技术比较复杂，比较大的困难在于人的视觉机制尚不清楚。人可以用内省法描述对某一问题的解题过程，从而用计算机加以模拟。但尽管每一个正常人都是“视觉**”，却不可能用内省法来描述自己的视觉过程。因此建立机器视觉系统是十分困难的任务。可以预计的是，随着机器视觉技术自身的成熟和发展，它将在现代和未来制造企业中得到越来越***的应用。机器视觉结合了前沿的硬件和软件，使机器能够以新颖且有益的方式观察并响应外部刺激。

机器视觉技术是一门交叉学科，涉及计算机、自动化、集成技术、光学、视觉、心理和生理等众多领域，其涉及到的技术主要包括边缘提取、图像分割、纹理分析、形状分析、图像序列分析和三维景物分析的高层次视觉模型，以及以此延伸的知识表示、推理、知识库、人工智能等内容。机器视觉在国外起步较早，起源于1960年代，主要用于视觉机器人的研发。上世纪70年代形成了较为完备的机器视觉理论;上世纪80年代，机器视觉技术进入稳定发展阶段，这个阶段视觉理论和方法有了很多的积累:上世纪90年代，机器视觉进入快速发展时期，视觉技术在控制领域得到了多的应用。国内视觉技术开始于上世纪80年代，我国机器视觉产品的应用主要集中在外资制造企业、出口加工企业和企业。进入二十一世纪后，由于中国的工业化进程的发展，随着工业视觉需求的发生工业领域是机器视觉应用占比比较大的领域。机器视觉可帮助机械手拣选人员缩短响应时间，并限制可能导致业务损失的缺陷。无锡制造机器视觉市场价格

机器视觉将更趋于智能化、集成化、实时性和高性能等方向。广东机器视觉平台

机器视觉技术的应用，满足了各项生产与发展需求，并且朝着更高、更远的方向迈进。其未来的发展趋势主要表现在以下几个方面： ，一体化。现阶段，工业行业的市场竞争越发激烈，环境复杂多变，要想在激烈的竞争中立于不败之地，就需要加快转型变革步伐，通过现代化技术的应用，提高自身实力，降低成本，获得更多的利润。因此就需要通过机器视觉技术的应用，并且朝着软硬件一体化的方向迈进，保障产品的质量，生产的效率，提高生产技术水平，完成自动化与一体化生产。第二，协调化。工业生产离不开人力的操控，也离不开机械设备的生产，只有在两者的相互协调、配合下，才能高效完成生产加工。而通过机器视觉 技术的应用，就可以快速搭建一个人机互动平台，实现人力与机 械的密切协调，快速适应现代化 的工业生产变化。操作人员只需在计算机终端，通过图像视频的 观看，就可以进行机械设备的操作，使其完成各种指令，提高生 产效率。如果机械在生产中存在任何问题，操作人员可以立即得知，然后调整优化，充分发挥机器视觉系统的价值与优势。第三， 智能化。机器视觉系统在图像的采集中，会受到周围环境的干扰， 比如光线、噪音、辐射等，都会影响图像采集的质量广东机器视觉平台

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