智能制造导论-p298.pdf - 第160页
4.2.1 机器视觉技 术 1 ） 在太阳能领域 太阳能电池和模块生产者可以使用机器视觉，装配、检测、识别和跟踪 产品。 2 ） 在交通监控领域 可以利用车牌识别技术，发现违章停车、逆行、交通肇事车辆等。 3 ） 自然灾害领域 在对地震、山体滑坡、泥石流、火山喷发的发现、识别、防范，以及对 河流水文状况的监测等领域，机器视觉技术都有巨大应用空间等待发掘。 3 ） 在工业领域 根据检测性质和应用范围，机器视觉技术的工业应用分为定量和定性检…
4.2.1 机器视觉技术
2.机器视觉的应用
机器视觉技术伴随计算机技术与现场总线技术的发展，已日臻成熟，成
为现代加工制造业不可或缺的部分，广泛应用于食品和饮料、化妆品、
制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业的各
个方面。
在流水化作业生产、产品质量检测方面，有时需要由工作人员观察、识
别、发现生产环节中的错误和疏漏。若引入机器视觉取代传统的人工检
测方法，能极大地提高生产效率和产品的良品率。
同时，机器视觉技术还能在检测超标准烟尘及污水排放等方面发挥作用。
利用机器视觉，能够及时发现机房及生产车间的火灾、烟雾等异常情况。
利用机器视觉中的面相检测和人脸识别技术，可以帮助企业加强出入口
的控制和管理，提高管理水平，降低管理成本。
近年来新兴行业的发展，也为机器视觉拓展了新的市场空间。
4.2.1 机器视觉技术
1） 在太阳能领域
太阳能电池和模块生产者可以使用机器视觉，装配、检测、识别和跟踪
产品。
2） 在交通监控领域
可以利用车牌识别技术，发现违章停车、逆行、交通肇事车辆等。
3） 自然灾害领域
在对地震、山体滑坡、泥石流、火山喷发的发现、识别、防范，以及对
河流水文状况的监测等领域，机器视觉技术都有巨大应用空间等待发掘。
3） 在工业领域
根据检测性质和应用范围，机器视觉技术的工业应用分为定量和定性检
测两大类，每类又分为不同的子类。在工业在线检测的各个领域，机器
视觉技术都十分活跃，如：印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探
伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的
自动识别分类和几何尺寸测量等。此外，许多场合使用其它方法难以完
成检测任务，机器视觉系统则可出色胜任。机器视觉正越来越多地在工
业领域代替人类视觉，这无疑很大程度上提高了生产的自动化水平和检
测系统的智能水平。
4.2.1 机器视觉技术
3.智能工厂对机器视觉的需求
机器视觉在智能工厂中扮演着重要的角色，可以有效增加产能、提高产
品合格率。在选择小型机器视觉系统时，传统工业智能相机的优势是体
积小、集成度高、便于开发使用；嵌入式机器视觉系统的优势则在于配
置相当有弹性，可配备较高等级的CPU处理器，支持多通道相机，并具
备高扩展性。
在选用机器视觉系统时，需要考虑以下因素：
1） 处理器计算性能
在机器视觉图像采集与分析的过程中，处理器的计算能力至关重要。图
像数据采集到系统后，必须通过系统处理器进行计算与图像质量优化，
因为受限于CPU计算资源，能够处理的图像数据量也会受到限制。然而，
若能通过FPGA的支持，将图像的矩阵计算在交给CPU计算之前做好过滤
以及优化处理，则可大幅加速图像处理的性能，降低CPU负担，一方面，
可以把系统资源留给机器视觉系统的核心—图像算法，另一方面，还可
更实时的处理大数据量的图像，让高速及复杂的图像处理与分析得以实
现。