機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支，就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

       機器視覺是一項綜合技術，包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術(圖像增強和分析算法、圖像卡、 I/O卡等)。一個典型的機器視覺應用系統包括圖像捕捉、光源系統、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執行模塊。

       機器視覺系統最基本的特點就是提高生產的靈活性和自動化程度。在一些不適于人工作業的危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。同時，在大批量重復性工業生產過程中，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產的效率和自動化程度。

機器視覺在工業領域能做什么

識別檢測

       在工業生產中，我們需要對產品進行檢測，以此保證產品的合格率，在視覺技術還未介入時，生產線大多采取人工的方式進行檢測，但是這種檢測模式受到人為主觀因素影響，因此效率比較低。

       而通過機器視覺采集圖像的方式進行對比分析，我們可以快速的得出結果，并且結果具有客觀性，同時檢測速度快，可長時間工作，目前我們經常遇見的應用場景有：字符識別、目標定位、缺陷檢測、尺寸測量等。

● 字符識別：利用深度學習技術,自主學習各類場景中不同類型的字符,包含數字、字母、文 字等其他特 殊字符,實現復雜環境下字符的高精度識別,識別速度快、準確率高。通過3D相機對于低對比度場景下的凹凸字符識別，可實現輪胎表面文字，反光金 屬表面銘文等凸起符號檢測。

● 目標定位：主要用于對圖片中不同類別、位置的對象進行定位和分類, 以及對圖片中不同 缺陷特征的定位和檢測。如對多種工件進行分類、定位、計數,對同一工件中多種缺陷特征定位、分類等檢測。

● 缺陷檢測：利用深度學習技術訓練模型,實現對標記特征缺陷的定向識別檢測。例如檢測裂紋、缺損、臟污、色差、劃痕、斑點等缺陷。3D 成像配合3D視覺算法,精準檢測劃傷、臟污、氣泡、凹坑等弱色差對比度的缺陷特征。

● 尺寸測量：工業相機對測量部位進行圖像采集,調用視覺算法計算目標物體各部位的尺寸。例如檢測工業零部 件的長度、寬度、角度、半徑、面積及曲率等信息。

定位引導

       生產線中，我們需要確定產品的空間三維坐標，才能進行自動化生產的下一步動作，避免整個自動化設備成為無頭蒼蠅，通過工業相機對產品進行拍照抓取，視覺軟件的分析對比，獲得產品的準確位置，從而開始下一步的生產動作。

● 引導抓取：自動計算6D位姿估計,輸出機械手路徑規劃,快速精準抓取工件。

● 引導焊接：可解決復雜路徑焊接需求, 如點焊、弧焊等各類異形工件。

● 引導噴涂/涂膠：提取涂膠邊緣坐標數據, 實現涂膠路徑自動規劃, 可用于鞋底、汽車玻璃等多種弧度邊緣場景。

● 包裝碼垛：包裝工業自動化流水線末端采用碼垛機器人，提高生產效率，同時保證作業安全。

       視覺對位系統、機械手視覺定位、圖像處理庫等為核心的20多款自主知識產權產品。涉及自動貼合機、絲印機、曝光機、疊片機、貼片機、智能檢測、智能鐳射等眾多行業領域。雙翌視覺系統最高生產精度可達um級別，圖像處理精準、速度快，將智能自動化制造行業的生產水平提升到一個更高的層次，改進了以往落后的生產流程，得到廣大用戶的認可與肯定。隨著智能自動化生產的普及與發展，雙翌將為廣大生產行業帶來更全面、更精細、更智能化的技術及服務。