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树根荐读 | 机器视觉的4个主要应用领域
来源:树根互联2020.05.05

机器视觉的主要应用领域

 

中国目前正处于由劳动密集型向技术密集型转型的时期,对提高生成效率、降低人工成本的机器视觉方案有着旺盛的需求,中国正在成为机器视觉技术发展最为活跃的地区之一。

 

许多具有国际先进水平的机器视觉系统进入了中国,国内的机器视觉企业也在与国际机器视觉企业的良性竞争中不断茁壮成长,许多大学和研究所都在致力于机器视觉技术的研究。

 

在国外,机器视觉主要应用在半导体及电子行业,其中,半导体行业占 机器视觉的主要应用领域。40% ~ 50%。例如,PCB 印刷电路、SMT表面贴装、电子生产加工设备等。此外机器视觉还在质量检测的各方面及其他领域均有着广泛应用。

 

 
 

01

 

工 业 检 测

 

 

近几十年来,在工业检测中利用视觉系统的非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出的优点,使机器视觉技术得到了广泛的应用,取得了巨大的经济与社会效益。

 

自动视觉识别检测目前已经用于产品外形和表面缺陷检验,如木材加工检测、金属表面视觉检测、二极管基片检查、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等。这些检测识别系统属于二维机器视觉,技术已经较为成熟,其基本流程是用一个摄像机获取图像,对所获取的图像进行处理及模式识别,检测出所需的内容。

 

 
 

02

 

医 学 应 用

 

 

在医学领域,机器视觉主要用于Medical aided diagnosis。首先采集核磁共振、超声波、激光、X射线、γ射线等对人体检查记录的图像,再利用数字图像处理技术、信息融合技术对这些医学图像进行分析、描述和识别,最后得出相关信息,对辅助医生诊断人体病源大小、形状和异常,并进行有效治疗发挥了重要的作用。

 

不同医学影像设备得到的是不同特性的生物组织图像,如X射线反映的是骨骼组织,核磁共振影像反映的是有机组织图像,而医生往往需要考虑骨骼有机组织的关系,因而需要利用数字图像处理技术将两种图像适当地叠加起来,以便于医学分析。

 

 
 

03

 

交 通 监 控

 

 

智能交通监控领域中,在重要的十字路口安放摄像头,就可以利用摄像头的快速拍照功能,实现对违章、逆行等车牌的车牌进行自动识别、存贮,以便相关的工作人员进行查看。

 

 
 

04

 

桥 梁 检 测

 

 

人工检测法是依靠人工用肉眼对桥梁表面进行检测,其速度慢,效率低,漏检率高,实时性差,影响交通,存在安全隐患,很难大幅应用。

 

无损检测包括激光检测、超声波检测以及声发射检测等多种检测技术,它们仪器昂贵,测量范围小,不能满足日益发展的桥梁检测要求。

 

智能化检测有基于导电性材料的混凝土裂缝分布式自动检测系统和智能混凝土技术,也有最前沿的基于机器视觉的检测方法。导电性材料技术虽然使用方便,设备简单,成本低廉,但是均需要事先在混凝土结构上涂刷或者埋设导电性材料进行检测,而且智能混凝土技术还无法确定裂缝位置、裂缝宽度等一系列问题距实用化还有较长的距离。

 

而基于机器视觉的检测方法是利用CCD相机获取桥梁表观图片,然后运用计算机处理后自动识别出裂缝图像,并从背景中分离出来然后进行裂缝参数的计算的方法,它具有便捷、直观、精确、非接触、再现性好、适应性强、灵活性高、成本低廉的优点,能解放劳动力,排除人为干扰,具有很好的应用前景。

 

据统计,混凝土桥梁的损坏有90%以上都是由裂缝引起的,因此对桥梁的健康检测主要是对桥梁表观的裂缝进行检测与测量。基于机器视觉的桥梁检测技术主要包括三部分内容:桥梁表观图像的获取技术、基于图像的裂缝自动识别理论与算法以及基于图像的裂缝宽度等病害程度定量化测量方法。

 

基于机器视觉的自动化、智能化检测技术已经在道路、隧道上得到了成功应用,在桥梁上也得到了初步的应用,但主要集中在视线开阔的高空混凝土构件表观图像获取技术上,在病害的自动识别方面仍停留在理论研究阶段,还无法应用于实际工程当中。

 

针对量大面广的混凝土梁体,智能化视频桥梁检测车进入理论与关键部件模型的研制阶段,但是受到桥梁细小裂缝自动识别与清晰图像快速化获取难度大的限制,目前离达到实用化程度的要求还相距甚远。

 

机器视觉的诞生和应用,大幅解放了人类劳动力,同时提高了生产自动化水平,装备的使用效率、可靠性及稳定性等。随着新技术、新理论在机器视觉系统中的应用,机器视觉将在国民经济的各领域发挥更大作用,其应用前景广阔,并为社会的发展带来了新的技术革命。


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