描述

机器视觉检测技术是一种基于计算机视觉研究的新兴检测技术。在当今不断发展进步的工业自动化中，机器视觉技术已在工业中得到越来越广泛的应用，并越来越受到用户的认可和青睐。因此，人们开始考虑使用CCD摄像机捕获图像并将其发送到计算机或专用图像处理模块。通过数字处理，可以根据像素分布，亮度和颜色等信息确定大小，形状和颜色。这种方法将计算机处理的快速性和可重复性与人类视觉的高度智能化和抽象的能力相结合，从而产生了机器视觉检测技术的概念。

我们不难发现其应用规模越加的普遍，依据这些范畴，我们可以归纳综合出在工业自动化下的五大应用。

1、视觉引导和定位应用

视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置，上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。此外，在半导体制造领域，芯片位置信息调整拾取头非常不好处理，机器视觉则能够解决这个问题，因为需要准确拾取芯片以及绑定，这也是视觉定位成为机器视觉工业领域最基本应用的原因。

2、外观缺陷检测应用

检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工最多的环节。例如机器视觉涉及到的医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。伴随着现代工业自动化的发展，机器视觉检测被广泛应用到各种各样的检查、测量和零件识别，例如新能源动力电池表面缺陷检测、电子元器件识别、磁性材料外观缺陷检测、产品包装上的条码和字符识别等，这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。随着经济水平的提高，机器视觉检测越来越受到重视。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。

3、高精度检测应用

有些产品的精密度较高，达到0.01~0.02m甚至到u级，人眼无法检测必须使用机器完成。最典型的案例就是动力电池毛刺检测、pcb电路板检测等。以及药用玻璃瓶检测，医药领域也是机器视觉的主要应用领域之一。

4、图像识别应用

图像识别就是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。可以达到数据的追溯和采集，在新能源电池、电路板、电子元器件、五金配件、食品、药品等领域应用较多。最典型的案例就是识别二维码。二维码和条形码是我们生活中极为常见的条码。在商品的生产中，厂家把很多的数据储存在小小的二维码中，通过这种方式对产品进行管理和追溯，随着机器视觉图像识别应用变得越来越广泛，各种材质表面的条码变得非常容易被识别读取、检测，从而提高现代化的水平、生产效率大大的提高、生产成本却逐渐降低。

5、物体分拣应用

在机器视觉应用环节中，物体分拣应用是建立在识别、检测之后的一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，结合机械臂的使用实现产品分拣。在过去的生产线上，是用人工的方法将物料安放到指定地点，再进行下一步工序。而现在则是使用自动化设备分料，其中使用机器视觉系统进行产品图像抓取、图像分析，输出结果，再通过机器人，把对应的物料、放到固定的位置上，从而实现工业生产的智能化、现代化、自动化。常用于食物分拣、快递主动分拣、棉花纤维分拣等，节约人工、提升速率、进步产物质量成为了当下经济情况下企业生计的必经之路，应用机器视觉检测技巧将能帮助企业在剧烈的竞争中立于不败之地。