机器视觉产品及解决方案2016

机器视觉系统视觉检测技术是精密测试技术领域内最具有发展潜力的新技术，它综合运用了电子学、光电探测、图象处理和计算机技术，将机器视觉引入到工业检测中，实现对物体（产品或零件）三维尺寸或位置的快速测量，具有非接触、速度快、柔性好等突出优点，在现代制造业中有着重要的应用前景。

图1-1 视觉检测一．机器视觉简介美国机器人工业协会（RIA Robotic Industries Association）的自动化对机器视觉下的定义为：机器视觉（Machine Vision）是指光学的装置和非接触的传感器自动的接受和处理一个真实物体的图像，通过分析图像获得所需信息或用于控制机器运动的装置。

机器视觉主要由视觉传感器（如工业相机）代替人眼获取客观事物的图像，利用计算机来模拟人或再现与人类视觉有关的某些职能行为，从图像中提取信息，并进行处理与分析，最终用于实际的检测、测量与控制。

图1-2 机器视觉机构图机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面:⒈检测:又可分为高精度定量检测(例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量)和不用量器的定性或半定量检测(例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测)。

⒉机器人视觉:用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上(即料斗拣取问题)。

至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。

二．机器视觉系统典型的机器视觉系统：光源，镜头，相机，图像处理单元（图像捕获卡），图像处理软件，监视器，通信/输入输出单元等。

机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

图2-1 机器视觉检测流程图2.1光源光源是影响机器视觉系统图像质量的重要因素，照明对输入数据的影响至少占到30%。

机器视觉产品及解决方案机器视觉是一种使用摄像机和计算机视觉算法来实现自动化的技术，可以用于检测、识别、跟踪和测量目标。

它已广泛应用于各种行业，例如制造业、农业、医疗、物流等，为企业提供了效率、安全和质量方面的优势。

以下是几种常见的机器视觉产品及解决方案：1.缺陷检测系统：该系统可用于生产线上的质量控制，检测产品表面的缺陷，如裂纹、瑕疵等。

它可以提高生产效率，减少人工检查成本，并确保产品质量达到标准。

2.目标识别系统：该系统可以识别和追踪特定的目标，如人脸、车辆、产品等。

它可以应用于安防监控、智能交通、机器人导航等领域，提供实时的目标位置信息。

3.3D视觉系统：该系统使用多个相机来获取三维空间中的信息，可以进行尺寸测量、形状分析和体积计算。

它可以应用于产品设计、反演工程、自动导航等领域，提供更精确的测量数据。

4.车辆识别系统：该系统可以对车辆进行自动识别和分类，包括车牌识别、车型识别等。

它可以应用于停车场管理、交通违法监管等领域，提高管理效率和安全性。

5.农业视觉系统：该系统可以用于农作物的精细管理，通过对植物生长状态、病虫害识别等进行监测，提供决策支持和数据分析，帮助农民提高产量和质量。

6.医疗影像分析系统：该系统可以对医学影像进行分析和诊断，如CT、MRI、超声等。

它可以辅助医生进行疾病诊断、手术规划等工作，提高诊断准确率和治疗效果。

以上只是机器视觉领域的一些常见产品及解决方案，随着技术的发展和需求的增加，还会有更多新的产品和解决方案出现。

机器视觉的应用领域还在不断拓展，未来将会在更多的行业中发挥重要的作用。

机器视觉检测解决方案机器视觉检测是一种利用计算机和视觉技术对图像和视频进行分析和处理的技术。

随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，机器视觉检测在各个领域得到了广泛的应用，例如工业自动化、智能交通、医疗诊断、农业等。

本文将介绍机器视觉检测的基本原理和常见的解决方案。

首先，机器视觉检测的基本原理是利用摄像机获取图像或视频，并通过图像处理算法对图像进行分析和识别。

其中，图像处理算法包括图像滤波、边缘检测、特征提取、目标检测等技术。

通过这些技术，机器可以实现对图像中的目标物体进行识别、跟踪和分析，从而实现各种应用场景下的自动化任务。

在工业自动化领域，机器视觉检测可以应用于产品质量检测、零件定位、物体计数等任务。

例如，利用机器视觉检测技术可以实现对产品表面缺陷的检测，提高产品质量的稳定性和一致性。

此外，还可以通过机器视觉检测技术实现对生产线上零件的定位和识别，从而实现自动化装配和加工。

在智能交通领域，机器视觉检测可以应用于交通监控、车辆识别、智能驾驶等任务。

例如，利用机器视觉检测技术可以实现对交通违法行为的监测和记录，提高交通管理的效率和准确性。

此外，还可以通过机器视觉检测技术实现对车辆的识别和跟踪，从而实现智能交通管理和车辆自动驾驶。

在医疗诊断领域，机器视觉检测可以应用于医学影像分析、疾病诊断、手术辅助等任务。

例如，利用机器视觉检测技术可以实现对医学影像的分割和特征提取，帮助医生进行疾病的诊断和治疗规划。

此外，还可以通过机器视觉检测技术实现对手术过程的实时监测和辅助，提高手术的安全性和精准度。

在农业领域，机器视觉检测可以应用于农作物生长监测、病虫害检测、果蔬分拣等任务。

例如，利用机器视觉检测技术可以实现对农作物生长状态的监测和分析，帮助农民进行精准的灌溉和施肥。

此外，还可以通过机器视觉检测技术实现对果蔬的外观和质量检测，提高农产品的品质和市场竞争力。

综上所述，机器视觉检测在各个领域都有着广泛的应用前景，通过不断创新和技术进步，相信机器视觉检测的解决方案会越来越多样化和智能化，为人们的生活和工作带来更多便利和效益。

2014中国机器视觉行业十大知名品牌时间：2015-08-07 10:01:58 来源：作者：乏味机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

在这里盘点一下机器视觉行业知名企业，顺序不代表排名。

1、凌华科技凌华科技（中国）有限公司，是台湾凌华科技集团在中国大陆设立的分公司。

是一家致力于研究、制造基于PC技术的专业计算机、自动化数据量测系统及工业过程自动化控制设备的专业厂商。

几年来，凌华科技以专业的技术为各界的用户提供了高质量、经济化的量测与自动化产品及解决方案。

凌华科技在图像采集卡方面具有强大的科研实力，自行研发制造的产品被广泛应用在SCADA系统、工业、测量、智能机器，智能交通以及现代通讯系统、医疗设备、航天、军工等领域。

2、大恒图像中国大恒（集团）有限公司北京图像视觉技术分公司简称为大恒图像，成立于1991年，总部在北京，是中国科学院下属企业。

大恒图像的技术骨干主要来自中国科学院各研究单位，公司的产品和技术基础来源于中国科学院多年的技术积累，是将高新技术成果转化为产品的高科技企业。

大恒图像自成立之日起，一直坚持走以技术开发为主的发展道路，一直致力于图像视觉领域的研究开发，建立了技工贸一体化的结构，连续十五年被中关村科技园区认定为高新技术企业。

在国内，大恒图像是首屈一指的专业视频图像处理设备供应商，同时也是著名的图像应用系统集成商和解决方案提供商。

3、视觉龙深圳市视觉龙科技有限公司是一家由归国留学人员创办的高科技企业，公司成立于2002年9月，在深圳、常州和嘉兴分别设有公司。

成立以来，公司一直致力于机器视觉产品的应用开发、嵌入式机器视觉系统的研发、生产以及销售。

视觉龙专业涵盖非接触式测量(含机器视觉、位移测量等)、自动化控制、精密机械、电子、工控软件等诸多重要领域。

致瑞图像机器视觉产品手册ZHIRUI VISION烟台致瑞图像技术有限公司YANTAI ZHIRUI VISION TECHNOLOGY CO.,LTD更多信息地址：山东省烟台市经济技术开发区泰山路86号院内1号楼请访问****************址：网CONTENTS机器视觉整套硬件解决方案提供商051、GigE千兆网相机2、USB3.0工业相机二、致瑞镜头1、FA镜头（5MP、10MP、20MP、25MP）2、线扫工业镜头3、大靶面工业镜头4、标准远心工业镜头5、特种镜头三、致瑞配件五、致瑞光源1、Basler ace 2系列2、Basler ace系列七、DALSA相机1、Dalsa Linea线阵相机2、BOA Spot智能相机1、Z-Trak LP1-1K系列2、Z-TRAK2 S-2K系列3、Z-TRAK2 V-2K系列1、Phoxi 3D Scanner相机2、MotionCam-3D相机十、VST镜头1、定焦镜头2、微距镜头152127烟台致瑞图像技术有限公司成立于2012年，专业致力于机器视觉硬件产品的研发、生产和销售。

自创立以来，一直快速稳步发展，现已在机器视觉应用领域具有较高的团队规模和技术水平，具有双软企业认定、高新技术企业认定。

致瑞图像产品包括：视觉光源、工业相机、工业镜头、3D激光相机、工业读码器等。

光源产品：15类标准化产品，同时可根据客户需求量身定制。

工业相机：面阵相机分辨率30万-2500万全覆盖，线阵相机分辨率2K-16K，兼容GigE，USB3.0，Cameralink多种协议。

镜头产品：FA系列，CCTV系列，高精度线扫镜头、高分辨率远心镜头。

3D激光传感器：线激光系列、结构光系列、双目系列，视野覆盖10mm-1500mm。

视觉系统产品：3D轮廓检测仪、焊缝检测系统、3D高度差测量仪器、平面度一键测量机等。

致瑞图像本着以“以奋斗者为本、以客户为中心、以技术驱动发展”的经营理念，追求精益求精的产品品质。

机器视觉产品及解决方案什么是机器视觉机器视觉是一种利用摄像头和计算机算法实现对物体进行监控、分析、识别和定位的一种技术。

通过使用一系列的图像处理算法和数学模型，机器视觉可以对图像中的信息进行提取和分析，从而识别和定位出需要的物体。

机器视觉是在人工智能领域中的一种重要应用，目前得到了广泛的应用和发展。

机器视觉产品的分类根据应用场景和产品功能，机器视觉产品可以分为以下几种：工业检测机器视觉工业检测机器视觉是机器视觉技术在工业自动化领域中的应用。

通过使用高分辨率的工业摄像头和先进的图像处理算法，工业检测机器视觉可以对工业生产过程中的工件进行质量检测、缺陷检测、尺寸检测等，并且可以快速地进行数据分析和统计。

工业检测机器视觉的应用可以有效地提高工业自动化生产的效率和质量。

人脸识别机器视觉人脸识别机器视觉是机器视觉技术在安防领域中的应用。

通过使用高清晰度的摄像头和先进的人脸识别算法，人脸识别机器视觉可以对监控区域中的人脸进行识别和匹配。

人脸识别机器视觉技术可以广泛地应用于公共场所的安防监控、边境安全检查、考勤管理等领域。

自动驾驶机器视觉自动驾驶机器视觉是机器视觉技术在交通运输领域中的应用。

通过使用激光雷达、摄像头等传感器和高级驾驶辅助系统，自动驾驶机器视觉可以实现自动驾驶的功能。

自动驾驶机器视觉技术可以广泛地应用于城市公共交通、智能物流、物流园区、机场等领域。

机器视觉解决方案的开发机器视觉解决方案的开发需要进行以下几个步骤：图像采集和处理图像采集是机器视觉解决方案开发的第一步。

通过选用合适的摄像头和相应的光源，可以获取到高质量的图像。

图像处理是机器视觉解决方案的重要组成部分，通过使用合适的图像处理算法，可以对图像进行分析、筛选、提取和修补等，从而得到需要的图像信息。

常用的图像处理算法包括卷积神经网络、图像分割、边缘检测、形状匹配、目标追踪等。

数据分析和建模在图像处理完成后，需要进行数据分析和建模。

通过对图像信息进行有针对性的分析和建模，可以实现对物体的识别、定位和跟踪等。

机器视觉解决方案第1篇机器视觉解决方案一、项目背景随着工业4.0时代的到来，智能制造成为发展趋势。

机器视觉作为智能制造领域的关键技术，其在生产过程中的作用愈发重要。

为提高生产效率，降低成本，确保产品质量，我国众多企业正逐步引入机器视觉系统。

本方案旨在为某制造企业提供一套合法合规的机器视觉解决方案，以提高生产自动化水平，提升产品质量。

二、项目目标1. 提高生产效率，减少人力成本。

2. 提升产品检测精度，降低不良品率。

3. 确保生产过程合法合规，满足行业标准和要求。

4. 提升企业竞争力，助力企业发展。

三、解决方案1. 系统架构本方案采用模块化设计，主要包括以下部分：- 图像采集模块：负责采集生产过程中的图像数据。

- 图像处理模块：对采集到的图像进行预处理、特征提取等操作。

- 识别与判断模块：根据预设的算法模型，对图像进行处理，实现对目标物体的识别与判断。

- 控制与执行模块：根据识别结果，对生产设备进行控制，实现自动化生产。

2. 技术路线- 图像采集：采用高分辨率工业相机，确保图像质量。

- 图像处理：运用数字图像处理技术，对图像进行去噪、增强、分割等操作。

- 特征提取：结合实际需求，选取合适的特征提取算法，提取目标物体的特征。

- 识别与判断：采用深度学习等人工智能算法，实现对目标物体的精确识别。

- 控制与执行：通过工业以太网与生产设备进行通信，实现实时控制。

3. 合法合规性- 系统设计遵循我国相关法律法规，确保生产过程合法合规。

- 选用国内外知名品牌的设备，保证产品质量。

- 严格按照行业标准进行系统设计、开发、调试和验收，确保系统稳定可靠。

4. 人性化设计- 界面友好：系统界面简洁易用，便于操作人员进行监控和管理。

- 报警提示：设置多种报警功能，实时提醒操作人员处理异常情况。

- 数据统计：实时统计生产数据，便于企业进行生产管理。

四、项目实施与验收1. 项目实施：按照设计方案，分阶段进行系统开发、设备安装和调试。

视觉检测解决方案随着科技的不断发展，人们对于机器视觉检测的需求越来越迫切。

机器视觉检测是一种利用计算机和相应软硬件技术对图像进行分析、处理和判断的技术。

它不仅能够提高生产效率，还能够降低人为错误的发生率。

本文将介绍一些常见的视觉检测解决方案。

首先，我们来讨论视觉检测在工业生产中的应用。

在各个行业中，视觉检测在质量控制、产品检验、包装系统、安全监控等方面发挥着重要的作用。

以质量控制为例，传统的质检方式往往需要大量的人力投入，不仅费时而且容易出错。

而通过引入机器视觉检测系统，可以快速自动化地完成检测任务，并且能够检测到人眼难以察觉的细微瑕疵，从而将产品质量提升到一个新的水平。

其次，我们来讨论视觉检测在医疗领域中的应用。

随着医学技术的不断发展，各种新的医疗设备都需要进行精确的视觉检测。

例如，X射线影像的分析和诊断就需要依赖机器视觉检测技术。

传统的手工分析方式往往需要经验丰富的医生来进行，而引入机器视觉检测系统可以大大提高诊断的准确性和效率。

同时，在医疗器械的生产过程中，机器视觉检测也可以用来保证产品的质量和安全性，减少人为错误的发生。

此外，视觉检测还在智能交通领域中起着重要的作用。

随着城市交通的快速发展，交通管制和安全成为了一个严峻的问题。

机器视觉检测技术可以应用于车辆的识别、行驶违章的监测以及路面交通拥堵的分析等方面。

通过将视觉检测技术应用于交通控制系统中，可以实现道路流量的自动监测和控制，从而提高车辆行驶的效率和安全性。

最后，我们来讨论视觉检测技术的发展趋势。

随着人工智能技术的不断进步，机器视觉检测技术也在不断演进。

相比于传统的图像处理技术，深度学习算法的应用使得机器可以更好地理解和分析图像。

此外，云计算和大数据技术的兴起也为视觉检测技术的应用提供了更多的可能性。

未来的发展趋势将是将机器视觉技术与其他技术结合，实现更高效、更精确的检测结果。

总之，视觉检测解决方案在各个行业中具有广泛的应用前景。

通过引入机器视觉检测系统，我们可以提高生产效率、降低人为错误的发生率，并且在医疗和交通领域中提供更安全、更可靠的解决方案。

基于机器视觉的产品尺寸自动检测系统设计随着工业生产的日益发展和自动化程度的不断提高，工业自动化技术也越来越成熟。

其中机器视觉技术就是其中的一种重要的技术手段。

机器视觉技术主要通过计算机视觉系统来实现对物品的自动识别、检测、计量和分类等功能。

机器视觉技术及其相关产品应用广泛，例如工业自动生产线上的产品检测、智能交通系统中的车辆识别等。

本文主要介绍如何基于机器视觉技术来设计一个产品尺寸自动检测系统。

一、机器视觉技术的原理和应用机器视觉技术是一种通过计算机对图像信息进行处理和分析，实现自动识别、检测、计量和分类等功能的技术手段。

将这种技术应用到产品尺寸自动检测系统中，可以实现自动检测各种产品的尺寸、形状、位置等信息。

机器视觉技术主要包括图像采集、图像处理和图像识别三个方面。

图像采集：利用摄像机、线阵列扫描器、CCD、CMOS等各种不同的图像数据采集设备，将物品表面图像转化为数字信号，用以进行后续的图像处理和分析。

图像处理：对采集到的图像进行数字化、滤波、增强、分割等处理，以便对目标物体进行特征提取和分析。

图像识别：通过特征提取和匹配，对进行分类或定位等操作，以实现对目标物体的自动检测、计量、分拣和分类等功能。

二、产品尺寸自动检测系统的设计方案1、系统硬件设计系统硬件主要由采集设备、采集控制器、图像处理器、分析处理器、输出设备等组成。

其中采集设备主要采用CCD或CMOS的形态，并与采集控制器相连，控制信号进入采集设备后对尺寸进行采集。

图像处理器主要对采集的信号进行滤波和增强处理，并采用数字化处理方式，使用数字信号处理芯片实现。

分析处理器主要对处理后的信号进行分析和识别，根据实际情况使用FPGA或DSP进行处理。

2、系统软件设计系统软件的设计主要包括图像获取软件、图像处理软件和图像识别软件，软件运行在嵌入式操作系统中。

图像获取软件主要运行在采集控制器中，其主要作用是控制采集设备和实时采集信号。

图像处理软件主要通过计算机进行处理，并将处理结果传输给图像识别软件进行处理，这里主要应用数字化信号处理和算法处理。

《基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现》一、引言随着科技的进步和工业自动化程度的提高，机器视觉在制造业中的应用越来越广泛。

基于机器视觉的工件识别与定位系统作为自动化生产线上的重要一环，能够快速、准确地识别和定位工件，从而提高了生产效率和产品质量。

本文将介绍一种基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现。

二、系统需求分析（一）系统目标本系统旨在实现工件的快速、准确识别与定位，以满足自动化生产线的高效、精准作业需求。

（二）功能需求1. 工件识别：系统能够识别不同类型的工件，包括形状、尺寸、颜色等特征。

2. 工件定位：系统能够准确判断工件的位置，为后续的抓取、装配等操作提供精确的坐标信息。

3. 实时性：系统应具备较高的处理速度，以满足实时生产线的作业需求。

4. 稳定性：系统应具备较高的稳定性，以适应不同环境下的工件识别与定位。

三、系统设计（一）硬件设计1. 工业相机：负责捕捉工件的图像信息。

2. 光源：提供合适的光源，以保证图像的清晰度和对比度。

3. 工业计算机：负责图像处理、算法运算等任务。

4. 传输设备：将工业计算机与自动化生产线连接起来，实现数据的实时传输。

（二）软件设计1. 图像预处理：对捕捉到的图像进行去噪、二值化等处理，以便后续的识别与定位。

2. 特征提取：提取工件的形状、尺寸、颜色等特征，为识别与定位提供依据。

3. 算法设计：采用机器视觉算法，如模板匹配、深度学习等，实现工件的快速、准确识别与定位。

4. 界面设计：设计友好的人机交互界面，方便操作人员使用。

四、算法实现与优化（一）算法实现本系统采用基于机器视觉的算法实现工件的识别与定位。

具体包括图像预处理、特征提取、模板匹配等步骤。

其中，深度学习算法在特征提取和识别过程中发挥了重要作用。

通过训练大量的样本数据，系统能够自动学习工件的特征，提高识别的准确性和速度。

（二）算法优化为了提高系统的实时性和稳定性，我们采取了以下优化措施：1. 优化图像预处理算法，减少处理时间。

伯赛计量科技（上海）有限公司FixedHelixGauge扫描传
感器
佚名
【期刊名称】《现代制造》
【年(卷),期】2016(000)017
【摘要】Perceptron为制造企业的尺寸检测、尺寸测鞋和3D扫于描提供全方位的自动化工业计量产品和解决方案。

产品包括3D机器视觉解决方案、机器人引导、三坐标测量机、激光扫描仪，以及先进的分析软什。

【总页数】1页(P67-67)
【正文语种】中文
【中图分类】TP334.22
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