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机器视觉系统引发的智能制造领域变革

 1、面向工业的视觉和图像分析技术逐步成熟,制造业信息获取能力不断增强
 
  随着柔性制造系统的推广和传感、模式识别等技术的发展,针对工业需求的视觉和图像技术逐步成熟,制造业信息获取能力加强。视觉和图像技术搭载在摄像头、传感器、雷达等智能硬件内,能够实现图像信息的获取和分析。信息从传统的单一维度数据拓展为包含速度、尺寸、色谱等信息的多维度立体海量数据,并同设计信息和加工控制信息集成,为后续工况监测、质量检验等生产环节提供数据支撑。制造业信息获取渠道得到拓展,信息获取效率大幅提升。
 
  2、机器视觉结合信息网络技术催生新服务内容,生产监控智能化水平得到提升
 
  信息通讯技术不断向机器视觉领域渗透,企业以“信息获取 数据分析”模式开展服务内容创新,辅助提升生产监控智能化水平。在工业应用方面,机器视觉一般用于物品的识别、外观检测和定位,随着信息网络技术不断发展,机器视觉与大数据、云计算等信息网络技术相结合,实现了数据获取后的服务功能延伸,从简单的生产检测应用中衍生出新的服务内容。企业开始利用机器视觉技术获取数据信息,并通过信息网络技术开展大数据计算,辅助进行设备的运营监测和产品的质量分析,推动提升生产线智能化水平。
 
  3、机器视觉系统技术嵌入式应用于工业生产领域,自动化系统解决方案实现优化
 
  制造业自动化需求凸显,推动机器视觉技术在工业生产领域的应用,自动化系统解决方案得到优化。随着图像处理能力和速度的增强、光器件性能的提高以及成本相对降低,机器视觉逐步应用于工业生产领域,并成为自动化系统的重要组成部分之一。机器视觉配合逻辑控制、运动控制、数据采集、通信网络等其他功能,能够完成图像识别、检测、视觉定位、物体测量和分拣等作业内容,特别是将机器视觉技术嵌入工业机器人控制系统,通过精准化的识别和抓取,大幅提高了生产过程的柔性和灵活性,自动化系统解决方案实现优化。

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