机器视觉在工业领域的研究应用现状与问题
需积分: 12 45 浏览量
更新于2024-08-11
收藏 89KB PDF 举报
"这篇文档是关于机器视觉在工业领域中的研究和应用的综述,作者范祥、卢道华和王佳来自江苏科技大学机械与动力工程学院。文章探讨了机器视觉的技术组成,包括数字图像处理、机械工程、控制技术等多个方面,并强调了其在精确定位、自动化生产等方面的重要性。此外,还提到了机器视觉在非接触测量和长时工作方面的优势,以及在工业制造、医学、导航等领域的广泛应用。文章引用了国外的研究实例,如1994年S.Trika的多面体零件特征提取技术和1998年J.Merlet的部件装配应用。"
机器视觉是现代工业自动化的重要组成部分,它结合了多种技术,如数字图像处理、机械工程、控制技术、光源照明、光学成像、传感器技术、视频技术和计算机软硬件技术等,提供高精度的定位和检测能力。这项技术允许设备通过摄像头获取并分析图像,以实现自动化决策和操作,从而提高生产效率和质量。
在实际应用中,机器视觉能够解决传统人工检测的诸多问题,例如,它可以进行非接触式测量,避免对物体造成损坏;它的光谱响应范围广泛,使得在不同光线条件下也能准确识别;并且,机器视觉系统可以持续工作,不会因疲劳而降低准确性。
文中提到的国外研究案例展示了机器视觉技术的创新应用。S.Trika的研究关注于通过算法提取多面体零件的特征,这对于复杂零件的识别和定位至关重要。另一方面,J.Merlet将机器视觉引入部件装配,提高了装配过程的精度和效率,减少了人为错误。
近年来,随着技术的不断进步,机器视觉在工业领域的发展速度显著加快,国内外的研究和应用成果日益丰富。这表明,机器视觉不仅在传统的工业制造中发挥作用,还在新兴领域如医疗诊断、无人机导航、遥感图像分析等领域展现出广阔的应用前景。
然而,机器视觉在实际应用中也存在一些挑战,如环境变化对图像质量的影响、复杂场景下的目标识别难题以及实时处理能力的限制等。这些问题激励着科研人员继续深入研究,以优化算法、提升硬件性能,进一步推动机器视觉技术的进步。
机器视觉是工业自动化、智能化的关键技术之一,对于提高生产效率、降低成本、保障产品质量具有重大意义。随着技术的不断发展和完善,我们可以期待机器视觉在未来将在更多领域发挥更大的作用。
2021-05-23 上传
2021-05-22 上传
2021-05-23 上传
2021-05-19 上传
2021-05-20 上传
2021-05-23 上传
2021-05-25 上传
2021-05-22 上传
2021-05-19 上传
weixin_38632146
- 粉丝: 5
- 资源: 950
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手