在保持高质量、生产力和可靠性标准的同时，制造组织比以往任何时候都承受更大的压力。消费者的市场需求和来自世界各地的竞争需要最高效、最有效的制造系统和过程。机器视觉是一种创新技术，可以减少对传统手工工作的依赖，解决质量控制问题，尽量减少有缺陷的操作。与传统方法相比，机器视觉还增加了产品输出，以指数级增长的速度检查和组装所需商品。由于其诸多优点，机器视觉在各行各业越来越受欢迎，并不断被制造系统所采用，使组织能够在各自的市场上获得或保持强大的立足点。本文将提供对机器视觉及其优势的理解，并解释为什么它们跨越了如此多的业务类型和产品类别。
     机器视觉定义。
     在工业领域，机器视觉是计算机为各种应用程序提供图像自动检测的过程，是装配线配置中最常见的过程。这个术语适用于许多不同级别的技术。这些技术有硬件和软件产品与其他集成系统一起工作，从模拟或数字图像中提取数据，以实现高精度和有序的过程。例如，在汽车工业和其他制造环境中，机器视觉是一门不可或缺的学科，具有良好的质量控制和简化过程，提高生产力，降低高成本和低效率。为了完成构建程序产品的任务，车辆组装需要多个系统的协调和无缝性能。整个过程的很大一部分是在现代高产工厂自动化的，需要严格审查，以保持组织在竞争激烈的市场中持续成功所需的质量标准。
     机器视觉的工作原理。
     在此过程中，从预编程、特定照明、颜色或阴影、定制放大倍数和确定产品所需的其他变量质量拍摄一个或多个图像，以确定组件或组件的特定点（如发动机活塞）。成像设备本身可以处理活塞图像，这是智能相机或传感器的可用功能，也可以通过处理系统传输到中间单元。然后将图像数据与系统中的一组预配置变量进行比较，以确定产品的通过/失败判断。在确定活塞是否被接受或拒绝后，启动任何预设响应，允许单元进入发动机组装的下一步或搁置进一步评估。这类程序在车辆的整个结构中实施。
     在仍需手动组装的领域，通过检查现场人员的工作，使用机器视觉来减少甚至消除人为错误。为了完成机器视觉的全面和专业任务，必须使用多个组件。图像捕获由成像设备（通常是高分辨率相机）处理，并拍摄数据分析的照片。
     在某些安装中，成像设备作为一种完全独立的操作机制嵌入处理系统，将成像过程与连接到机器视觉基础设施的处理部件的单独设备隔离。可以安装多个摄像头、传感器或这两种技术的组合，以增加角度、照明和完整性分析图像。智能相机和传感器可以从捕获的图像中提取特定的数据，并根据编码阈值启动。它们配备了与可编程逻辑控制器(PLC)等中间单元相连的通信资源。随着技术的发展，这些设备还具有独立图像分析的PC处理能力。
     为什么机器视觉很重要？
     机器视觉系统对工业自动化的影响也影响了许多其他行业。机器视觉有利于电子组装、食品包装、消费品、航运、零售商品包装、医药制药等行业。机器视觉技术提供更高质量的产品，提高生产力和可靠性，减少停机时间和先进的过程和库存控制。通过性能改进分析，这些价值降低了设备和维护成本，节力和生产成本。即使在微观层面提供检查数据分析，机器视觉组织也可以重复和连续闪电速度和准确性。

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