施努卡苏州智能装备有限公司 2021-01-23 10872
机器视觉在制造中自动视觉检查运用的比较多。随着人工智能的发展和不断增强的计算能力以及算法开发的发展，机器视觉基于深度学习的检查系统的形式出现了新的转折。这些系统易于培训和教学，称为机器学习。在制造业中还有不同的需求，以下列出主要的几种类型。
这里的目的是定位或检测指定的目标状态。例如冰箱中是否装有鸡蛋托盘。视觉系统通过数据库中的图案来识别零件，就可以将其与来自相机的实时图像进行比较。
测量是确定被测对象的尺寸。这是通过在图像上定位某些点并从该图像测量几何尺寸（距离，半径，直径，深度等）来完成的。这种应用的例子是测量发动机气缸孔的内径。另一个例子是测量瓶子内的液体填充水平。可以使用2d或3d摄像机进行测量。
缺陷检测应用程序可检测产品表面上的异常，例如表面缺陷，凹痕和划痕。
识别打印异常（例如不正确的色调）或部分打印缺失或瑕疵的打印。
使用机器视觉进行识别零件或产品，在制造过程中跟踪该零件或验证零件是否正常。可以通过读取字符 （OCR）或条形码来完成识别。
计数是使用机器视觉对产品进行 计数 （例如，药箱中的药瓶或堆中的活塞环）
