機器視覺技術與應用實戰(zhàn) 第一章 機器視覺基本概念

《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》什么是機器視覺？《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺機器視覺是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺在智能制造中的地位實現(xiàn)智能制造的必要手段核心關鍵技術機器視覺為我國工業(yè)自動化打開“新視界”。機器視覺就相當于人類視覺在機器上的延伸，實現(xiàn)了對工件尺寸、形狀、顏色等特征的自動判斷和識別，可以讓機器代替人眼做測量和判斷，是實現(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的必要手段。1、機器視覺與多種技術融合逐步深入，將成為提升產(chǎn)業(yè)自動化水平的重要抓手。2、企業(yè)加速布局機器視覺產(chǎn)業(yè)化應用，將以智能視覺為核心推動智慧工廠建設?！稒C器視覺技術與應用實戰(zhàn)》圖像處理技術海量圖像信息被高速、實時、智能的

分析利用，大大提高了人的判決速度，越來越接近人的智慧程度，助推工業(yè)

生產(chǎn)中信息處理的快和準。視覺技術信息不再是單一維度的簡單數(shù)據(jù)，而是廣域立體的海量數(shù)據(jù)，在速度、尺寸、光譜等維度大大突破人眼極限，滿足未來相當長時間更加精密、更加高速的制造和質量要求。智能制造質量興業(yè)中國制造2025

德國工業(yè)4.0《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺的必要性—傳統(tǒng)加工制造車間《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺的必要性—智能制造車間《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺的必要性《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺能干什么？《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺能干什么？《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺與計算機視覺區(qū)別（一）機器視覺用機器代替人眼進行測量和判斷，完成工業(yè)生產(chǎn)與民用領域的測量、引導、檢測和識別任務。計算機視覺利用計算機及其輔助設備來模擬人的視覺功能，實現(xiàn)對客觀世界的三維場景進行感知、識別和理解，實現(xiàn)類似人的視覺功能?！稒C器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺與計算機視覺區(qū)別（二）《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》類別精度級別區(qū)別機器視覺μm級至mm級主要側重“量”的分析，如通過視覺去測量零件的各種尺寸，又如檢測產(chǎn)品是否有缺陷等，對準確度和處理速度要求都比較高。計算機視覺mm級至cm級主要側重“質”的分析，如分類識別，這是狗還是貓的問題；或身份確認，

如人臉識別、車牌識別；或行為分析，如人員入侵、徘徊、人群聚集等判斷。機器視覺的特點與優(yōu)勢《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》為什么要用機器視覺？機器視覺與人工視覺的區(qū)別性能灰度分辨力機器視覺人工視覺強，256灰度級，可觀測微米級的目標差，一般只能識別64個灰度級空間分辨力通過不同選型搭配，可觀測小到微米的目標差，不能分辨微小目標效率效率高效率低速度快，可看清運動物體慢，無法看清較快運動的目標精度高精度，可達微米級、易量化精度低，無法量化可靠性穩(wěn)定可靠易疲勞、受情緒波動重復性強，可持續(xù)工作弱，易疲勞信息集成方便信息集成不易信息集成環(huán)境適合惡劣、危險環(huán)境不適合惡劣和危險環(huán)境成本一次性投入，成本不斷降低人力和管理成本不斷上升《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺系統(tǒng)的組成典型的機器視覺系統(tǒng)：包括圖像采集單元、圖像處理單元、通信控制單元、終端監(jiān)控單元等《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺系統(tǒng)工作流程Step1傳感器觸發(fā)相機Step2圖像采集Step3獲取數(shù)字圖像信息Step4對獲取信息進行處理、分析與識別。Step4與外部通訊控制外部機構運動《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺系統(tǒng)·圖像采集單元定義：圖像采集單元又稱“幀采集器”（FrameGrabber），圖像采集是指從工作現(xiàn)場獲取場景圖像的過程，是機器視覺的第一步。功能:它將光學圖像轉換為數(shù)字圖像，并輸出至圖像處理單元?！稒C器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺系統(tǒng)·圖像處理單元定義：圖像處理單元由圖像處理軟件等構成。圖像處理軟件包含大量圖像處理算法。在取得圖像后，用這些算法對數(shù)字圖像進行處理和分析計算，并輸出目標的質量判斷和規(guī)格測量等結果。圖像處理算法:包含圖像增強與校正、圖像分割、圖像特征提取、BLOB（BinaryLarge

Object，二進制大對象）分析、圖像識別與理解等?！稒C器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺系統(tǒng)·通訊控制單元定義：圖像處理軟件完成圖像分析后，將分析結果輸出至圖像界面，或通過電控單元（PLC等）傳遞給機械單元執(zhí)行相應的操作，如剔除、報警等，還通過運動控制或機械臂執(zhí)行分揀、抓取等動作。通信控制單元包含I/O接口、運動控制等。I/O:I/O是主機與被控對象進行信息交換的紐帶。主機通過I/O接口與外部設備進行數(shù)據(jù)交換。運動控制：運動控制就是對機械運動部件的位置、速度等進行實時的控制管理，使其按照預期的運動軌跡和規(guī)定的運動參數(shù)進行運動。《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺系統(tǒng)·終端監(jiān)控單元定義：終端控制單元用于在軟件界面上顯示配置的內容，一般包括采集的圖片、產(chǎn)品檢測結果、產(chǎn)品良率統(tǒng)計等?！稒C器視覺技術與應用實戰(zhàn)》習題與思考：簡述機器視覺的定義與特點。工業(yè)自動化為什么要使用機器視覺技術？機器視覺系統(tǒng)由哪些部分構成？《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》按照操作方式分類1.可配置的視覺系統(tǒng)2.可編程的視覺系統(tǒng)《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》1.可配置的視覺系統(tǒng)特點123集底層開發(fā)和應用開發(fā)于一身，提供一種通用的應用平臺軟件系統(tǒng)分模塊設計，包含眾多的單元機器視覺工具，把核心系統(tǒng)與應用工藝進行垂直整合設計基于視覺工具自由添加，靈活配置，無需編程，達到像家用電器一樣簡單易用。按照操作方式分類《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》可配置的視覺系統(tǒng)架構總的來說已實現(xiàn)了圖像采集單元、圖像處理單元、圖像處理軟件、網(wǎng)絡通信裝置的高度集成。整個框架結構如下圖所示：《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》2.可編程的視覺系統(tǒng)1234特點視覺系統(tǒng)的視覺器件需根據(jù)項目進行選型采購視覺軟件根據(jù)項目需求需進行自行編制開發(fā)基礎為外部開源或商業(yè)化的機器視覺函數(shù)庫對軟件工程師要求較高按照操作方式分類《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》加拿大LMI公司出品的HexSight開發(fā)包、Cognex公司的VisionPro開發(fā)包、德國

MVTec公司的Halcon開發(fā)包等。市場常見的視覺函數(shù)庫開發(fā)包幾種常見的機器視覺函數(shù)庫開發(fā)包《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》可配置與可編程視覺系統(tǒng)對比功能復雜性開發(fā)應用人員要求可配置的視覺系統(tǒng)可編程的視覺系統(tǒng)一般低高復雜根據(jù)我們實際接觸開發(fā)項目不同，我們可以綜合考慮后選擇合適的視覺系統(tǒng)。項目開發(fā)應用周期短長項目開發(fā)靈活性低高視覺系統(tǒng)應用穩(wěn)定性高一般開發(fā)成本便宜昂貴《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》01020405步驟一搭建開發(fā)環(huán)境步驟二相機標定步驟三編輯定位對象模板，生成對象模板步驟四利用生成對象模板對實際物體進行定位步驟五利用測量與檢測工具對其它功能進行實現(xiàn)步驟六編寫通訊接口實現(xiàn)軟件與外部通訊0603視覺軟件系統(tǒng)開發(fā)流程《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》按性能分類視覺傳感器智能相機視覺處理器《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》按性能分類1.視覺傳感器優(yōu)點：該類產(chǎn)品集成度高，成本低，體積一般較小，簡單易用缺點：視覺系統(tǒng)功能少，可拓展性低視覺傳感器，一般是嵌入式一體化產(chǎn)品，處理器配置較低，視覺軟件工具較少。系統(tǒng)結構上圖像采集單元為

CCD或者CMOS芯片、光學系統(tǒng)、照明系統(tǒng)和圖像采集ISP組成，圖像處理分析在相機內部完成?！稒C器視覺技術與應用實戰(zhàn)》部分視覺傳感器廠商產(chǎn)品常見的視覺傳感器廠家目前市面上國內外視覺傳感器的廠家有：日本基恩士（Keyence）、日本歐姆龍（OMRON）、美國康耐視（Cognex）、深圳視覺龍、廈門麥克瑪視等?！稒C器視覺技術與應用實戰(zhàn)》2.智能相機智能相機是一種高度集成化的微小型嵌入式機器視覺系統(tǒng)。它集圖像信號采集、模數(shù)轉換，和圖像信號處理于一體，直接給出處理的結果。工作原理圖如下圖所示：按性能分類《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》特點：智能相機集成度高、結構緊湊、安裝體積小，空間利用率高，適用于環(huán)境嚴苛的特定應用場合。運算速度快，魯棒性好，基于嵌入式技術和并行計算技術的智能相機，在速度和穩(wěn)定性上大大超過PC系統(tǒng)。同時它還具有很強的可配置性，視覺系統(tǒng)功能非常強大，可應對復雜的視覺項目。常見的智能相機廠家日本基恩士（Keyence）、美國康耐視（Cognex）、美國邁思肯（Microscan）、意大利得利捷（datalogic）、深圳視覺龍、廈門麥克瑪視等?！稒C器視覺技術與應用實戰(zhàn)》按性能分類3.視覺處理器視覺處理器一般是即基于PC視覺系統(tǒng)和工業(yè)PC機，開發(fā)合適的機器視覺應用軟件，再配合光學硬件，如工業(yè)相機、鏡頭和光源等，實現(xiàn)工業(yè)自動化(FA)所需的定位、測量、識別、控制等功能。視覺處理器原理圖如下：《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》特點常見的視覺處理器廠家日本基恩士（Keyence）、美國康耐視（Cognex）、美國邁思肯（Microscan）深圳視覺龍等等?！稒C器視覺技術與應用實戰(zhàn)》《《機機器器視視覺覺技技術術對比名稱結構形式視覺傳感器（嵌入式）智能相機（嵌入式）視覺處理器（PC式）一體化一體化較低集成度價位低端市場高端市場高端市場靈活性/可編程性低高高I/O簡單復雜復雜處理能力小大大內存配置低中高分辨率低高高檢測速度較低高檢測精度較小較大多相機支持不可以可以復雜運算能力弱能力強系統(tǒng)成本低高工作空間小大操作難度難度小難度大集成能力強弱嵌入式視覺系統(tǒng)與PC式對比本節(jié)介紹的這三種產(chǎn)品均可歸類為智能相機，取智能相機的“無需編程，輕松配置”的特點，是按廣義的智能相機定義，下圖為三種產(chǎn)品形式進行了詳細的對比分析。按照狹義的智能相機定義，只有前兩種才能被稱為智能相機。與應用實戰(zhàn)》課時作業(yè)按照操作方式劃分，視覺系統(tǒng)可以分為哪幾類？按照性能劃分，視覺系統(tǒng)可分為哪幾類？簡要表述開發(fā)視覺系統(tǒng)的整體流程？對于比較復雜的項目，我們一般需要選擇什么類型的視覺系統(tǒng)？如果你需要開發(fā)一個帶5個相機的視覺系統(tǒng)，應該選擇嵌入式還是PC式視覺系統(tǒng)？《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》20世紀50年代20世紀60年代20世紀70年代20世紀80年代從模式識別開始，主要集中在二維圖像分析和識別。如字符識別、工件表面檢測、顯微圖片等。機器視覺概念提出麻省理工人工智能實驗

室正式開設“機器視覺”課程。實驗室提出著名

“馬爾視覺理論”。CCD圖像傳感器和CCD相機替代硅靶設備，是一個重要的轉折點。真正開始發(fā)展美國學者拉里·羅伯茨開創(chuàng)了三維

機器視覺的研究。提出“積木世界”分析方法。開始研究3D視覺開始了全球性的機器視覺研究熱潮，出現(xiàn)了絮都新的研究方法和理論。進入發(fā)展上升期國外機器視覺發(fā)展史20世紀90年代理論得到進一步發(fā)展，開始在工業(yè)領域得倒

應用。主要的機器視覺廠商還未進入中國市場。發(fā)展趨于成熟21世紀，機

器視覺技術大規(guī)模應用于多個領域?！稒C器視覺技術與應用實戰(zhàn)》國外機器視覺發(fā)展史《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》美國學者L.R.羅伯茲關于理解多面體組成的“積木世界”當時運用的預處理、邊緣檢測、輪廓線構成、對象建模、匹配等技術，后來一直在機器視覺中應用。羅伯茲在圖像分析過程中，采用了自底向上的方法。用邊緣檢測技術來確定輪廓線，用區(qū)域分析技術將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區(qū)域，這些技術統(tǒng)稱為圖像分割。其目的在于用輪廓線和區(qū)域對所分析的圖像進行描述，以便同機內存儲的模型進行比較匹配。國外機器視覺發(fā)展史《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》DavidMarr提出了不同于“積木世界”分析方法的計算機視覺(computationalvision)理論——也就是著名的“馬爾視覺理論”馬爾計算視覺理論包含二個主要觀點：首先，馬爾認為人類視覺的主要功能是復原三維場景的可見幾何表面，即三維重建問題；其次，馬爾認為這種從二維圖像到三維幾何結構的復原過程是可以通過計算完成的，并

提出了一套完整的計算理論和方法。因此，馬爾視覺計算理論在一些文獻中也被稱為三維重建理論。國外機器視覺發(fā)展史《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》馬爾認為，從二維圖像復原物體的三維結構，涉及三個不同的層次。首先是計算理論層次，也就是說，需要使用何種類型的約束來完成這一過程。馬爾認為合理的約束是場景固有的性質在成像過程中對圖像形成的約束。其次是表達和算法層次，也就是說如何來具體計算。最后是實現(xiàn)層次，馬爾對表達和算法層次進行了詳細討論。馬爾認為，從二維圖像恢復三維物體，經(jīng)歷了三個主要步驟。即圖像初始略圖（sketch）物體到2.5維描述，再到物體3維描述。其中，初始略圖是指高斯拉普拉斯濾波圖像中的過零點（zero-crossing）、短線段、端點等基元特征。物體2.5維描述是指在觀測者坐標系下對物體形狀的一些粗略描述，如物體的法向量等。物體3維描述是指在物體自身坐標系下對物體的描述，如球體以球心為坐標原點的表述。馬爾計算視覺理論在視覺領域的影響是深遠的，他所提出的層次化三維重建框架，至今是視覺中的主流方法。初期階段引入階段發(fā)展階段高速發(fā)展階段1990-1997在大學與一些研究所開始研究圖像處理與模式識別。市場需求不大，工業(yè)界對機器視覺缺少認知。times2003-2007開始出現(xiàn)一些企業(yè)對視覺軟硬件進行自主核心技術研發(fā)，生產(chǎn)產(chǎn)線開始有實際應用。times1998-2002中國企業(yè)主要通過代理業(yè)務對客戶進行服務。初步了解圖像采集與處理過程，能夠建立起一些簡單的視覺應用系統(tǒng)。times2008-Now機器視覺發(fā)展迅猛，傳

統(tǒng)制造業(yè)面臨新的顛覆。越來越多自動化產(chǎn)線引

入機器視覺，中國成為

增長速度最快地區(qū)之一。times國內機器視覺發(fā)展史機器視覺廣泛應用于傳統(tǒng)行業(yè)，帶來哪些變化?《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺引入階段：許多著名視覺廠商，諸如：Cognex、DVT、CCS、Data

Translation、Matrix、Coreco等等開始接觸中國市場尋求本地合作伙伴。機器視覺發(fā)展階段：本土機器視覺企業(yè)開始起步探索更多由自主核心技術承載的機器視覺軟硬件器件的研發(fā)。器件層：國內廠商陸續(xù)推出了全系列模擬接口和USB2.0接口的相機和采集卡，逐漸占據(jù)入門級市場。設備和系統(tǒng)集成：例如PCB檢測，SMT檢測等等設備國產(chǎn)設備迅速興起，憑借產(chǎn)品性價比和服務的優(yōu)勢填補了國內相關市場需求。部分海外從業(yè)人員回國創(chuàng)業(yè)，一些高端設備，如LCD的前道檢測設備也開始在國內落地，應用在在部分產(chǎn)業(yè)如汽車，制藥包裝等。國內機器視覺發(fā)展史《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》國內機器視覺發(fā)展史《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺高速發(fā)展階段：眾多機器視覺各種核心器件研發(fā)廠商出現(xiàn)，從相機、采集卡、光源、鏡頭到圖像處理軟件，這些產(chǎn)品在廣泛實踐中不斷完善，國內企業(yè)的視覺技術能力也得到了長足的積累和進步。從此打破了國外廠商的壟斷地位。隨著視覺技術在PCB、SMT、半導體、太陽能、LCD、煙草、印刷、表面檢測、制藥包裝、汽車等多個行業(yè)的

廣泛深度應用，特別值得一提的是消費電子類產(chǎn)品，如手機，電腦等等組裝生產(chǎn)過程中的引導，測量，有無檢測等相關需求的不斷涌現(xiàn)，使得一大批真正的系統(tǒng)級工程師被培養(yǎng)出來。他們能夠從系統(tǒng)的角度設計相關的視覺系統(tǒng)，掌握視覺和自動化相關的綜合知識，最終將視覺的價值發(fā)揮到更多的領域中解決各類實際問題。在此過程中整個視覺產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和規(guī)模也逐年高速攀升，影響飛速擴大。感謝中國機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CMVU）提供行業(yè)調研資料《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》根據(jù)CMVU調查結果，2017-2019年,我國機器視覺行業(yè)凈利潤額從10.2億元增長至13.1億元，年均復合增長率為12.9%；同期，凈利潤從2017年12.5%下降至2018年的12.3%，2019年增長至12.7%。《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》2017年—2019年機器視覺凈利潤《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺行業(yè)已經(jīng)走向成熟，近年來國外機器視覺市場專利數(shù)量逐年下降。全球機器視覺專

利分布主要集中在美國、歐洲、日本等發(fā)達國家，歐美在機器視覺領域的技術處于統(tǒng)治地位。全球市場國內機器視覺專利數(shù)量逐年增加，各大高校及企業(yè)紛紛投入精力在機器視覺領域進行研究，國內機器視覺行業(yè)正處于一個飛速發(fā)展的階段。國內機器視覺產(chǎn)業(yè)主要集中沿海發(fā)達省份及北京地區(qū)，江蘇、廣東、浙江、北京、上海五省市專利數(shù)量占到全國總申請數(shù)量的75%。國內市場專利類型占比57.36%24.43%17.11%發(fā)明授權專利實用新型專利發(fā)明專利2010年—2020年機器視覺專利情況《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》2010年—2020年機器視覺專利情況數(shù)據(jù)截至2020年10月21日《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺企業(yè)分析（一）國內機器視覺企業(yè)主要位于珠三角、長三角及環(huán)渤海地區(qū)，企業(yè)重點分布在廣東、浙江、江蘇、上海和北京等省市。國際機器視覺品牌超過200家;國內自主品牌已超過100家；

各類產(chǎn)品代理商超過了300家；專業(yè)的機器視覺系統(tǒng)集成商超過100家。工業(yè)機器視覺企業(yè)數(shù)量保持在每年20%的增長?！稒C器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺企業(yè)分析（二）國外品牌代理商自主品牌機器視覺廠商《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺企業(yè)分析（三）自主品牌（自主知識產(chǎn)權）光源廠商鏡頭廠商相機廠商系統(tǒng)廠商《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》.Cognex（1981年成立于美國，主要產(chǎn)品機器視覺軟件、智能相機、讀碼器）.Matrox

Image（1976年成立于加拿大，主要產(chǎn)品3D傳感器、智能相機、視覺控制器、I/O卡和圖像采集卡）.MVTec（1996年成立于德國，主要產(chǎn)品機器視覺軟件）.Adaptive

Vision（2006/2007年成立于波蘭，主要產(chǎn)品機器視覺軟件）.Euresys（1989年成立于比利時，主要產(chǎn)品機器視覺軟件、圖像采集卡）CKVision(2003年成立于深圳，機器視覺軟件、智能相機、機器視覺解決方案)OpenCV（第一個版本是2000年6月發(fā)行，全稱是Open

Source

Computer

Vision

Library，跨平臺的計算機視覺庫。由英特爾公司發(fā)起并參與開發(fā)，以BSD許可證授權發(fā)行）《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》全球機器視覺知名企業(yè)介紹（部分）中國市場與國際市場的差距《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》本節(jié)課知識點：國內機器視覺市場規(guī)模國內機器視覺專利情況國內視覺廠商分布國內視覺廠商分類《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺在工業(yè)的四大典型應用《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》檢測類占比61.8%（在線檢測、離散檢測、防呆監(jiān)視等）測量類占比12.8%（1D、2D、3D測量）定位類占比11.7%（定位引導、對位貼合等）字符識別和讀碼占比8.8%（一維碼、二維碼）其他應用方向占比4.7%四大典型應用·視覺檢測（一）《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》傳統(tǒng)人工檢測視覺檢測技術人眼容易疲勞，受人工熟練程度和工作狀態(tài)等主觀因素影響，檢測出來的品質不穩(wěn)定。機器代替人眼來做測量和判斷。采用機器視覺技術，對產(chǎn)品的內觀、外觀等多角度進行檢測。四大典型應用·視覺檢測（二）有/無判斷（Presence

Check）面積檢測（Size

Inspection）方向檢測（Direction

Inspection）角度檢測（Angle

Inspection）位置檢測（Position

Detection）圖形匹配（Image

Matching）數(shù)量檢測（Quantity

Count）顏色識別（Color

Verification）標準檢測功能《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》四大典型應用·視覺檢測（三）《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》四大典型應用·視覺定位（一）傳統(tǒng)人工定位視覺定位技術傳統(tǒng)的人工定位方法，檢測人員的眼睛容易疲勞，不同的人對定位判斷標準有浮動，且速度慢、精度低。機器視覺定位技術能夠自動判斷物體的位置，并將位置信息通過一定的通信協(xié)議輸出?！稒C器視覺技術與應用實戰(zhàn)》四大典型應用·視覺定位（二）視覺定位應用機器人上下料機器人碼垛無序分揀機器人打磨傳送帶跟蹤對位貼合定位組裝《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》四大典型應用·視覺測量（一）《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》傳統(tǒng)人工測量機器視覺測量技術典型的方法是利用卡尺或千分尺在被測物體工件上可以在線測量，就是在生產(chǎn)線上對產(chǎn)品進行檢測，這樣針對某個參數(shù)進行多次測量后取平均值。這些檢測可以及時地得到產(chǎn)品的測量信息，并實時反饋給生產(chǎn)設手段測試速度慢、測試數(shù)據(jù)無法及時處理，不適合備，來改進工藝、提高制造精度、降低廢品率。自動化的生產(chǎn)。四大典型應用·視覺測量（二）傳統(tǒng)人工測量機器視覺3D高度差測量常用高度規(guī)測量，需要實時記錄測量點的數(shù)據(jù)、測試效率低、無法在線實時測量。激光線掃：利用結構光在相機上的成像可通過三角關系計算出表面物體的高度差值?！稒C器視覺技術與應用實戰(zhàn)》四大典型應用·讀碼與識別《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》傳統(tǒng)人工讀碼與識別機器視覺讀碼與識別技術識別速度很慢，同時受條碼印刷技術和材質、產(chǎn)品本身在產(chǎn)線上的運動速度和角度影響，識別準確率難以保證。機器視覺技術對圖像進行采集、處理、分析和理解，可以對各種材質表面的條碼或二維碼進行讀取識別，大大提高了現(xiàn)代化生產(chǎn)的效率。舉例：一條生產(chǎn)線上用到的視覺機器人引導《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》機器視覺可應用行業(yè)3C行業(yè)鋰電行業(yè)汽車行業(yè)機器人行業(yè)液晶顯示行業(yè)激光行業(yè)印刷行業(yè)醫(yī)藥行業(yè)煙草行業(yè)食品行業(yè)半導體行業(yè)塑膠五金行業(yè)包裝行業(yè)通訊行業(yè)陶瓷行業(yè)軍工航空航天高端農(nóng)業(yè)《機器視覺技術與應用實戰(zhàn)》電子行業(yè)我國已成為全球最大的電子信息產(chǎn)品制造基地，智能終端、通信設備等多個領域的電子信息產(chǎn)品產(chǎn)量位居世界前列。電子行業(yè)是機器視覺行業(yè)最大的下游應用領域，貢獻了機器視覺近50%左右的需求。小到電容、連接器等元器件，大到手機鍵盤、PC主板、硬盤等各個環(huán)節(jié)。有手機產(chǎn)業(yè)鏈