机器视觉检测技术的应用与优势，加速工业自动化时代到来

随着人工成本的不断提高，且人工容易受到主观因素影响存在不稳定性等原因，导致制造企业的产品生产质量存在不确定性，对制造企业的高质量发展存在限制。

对于制造企业生产线来说，人工智能与机器视觉技术能够实现稳定精准检测，替代传统人工视觉不稳定检测，通过感知物体的位置、大小、形状、颜色等信息，大幅提升产线智能化程度，同时推动信息技术工程自动化的发展，促进制造业转型升级。

视觉检测在现代工业自动化生产中的应用

机器视觉技术经过多年的创新发展，其精确性、持续性、高效性和可重复性等优势进一步体现。目前，机器视觉技术被广泛用于各行业现代工业智能化发展领域，包括识别定位控制、检测精密加工、物体分拣搬运等。

识别定位控制

制造企业生产线通过机器视觉技术进行识别，能够快速获取图像信息并进行分析处理，准确找到目标物体及其精确的位置信息，之后利用机器视觉做定位，操控外部执行机构对目标物体进行抓取。

检测精密加工

由于生产工艺等因素的影响，生产线上的部件和产品往往存在缺陷，这些缺陷类型众多需要通过机器视觉技术对部件和产品进行缺陷检测、尺寸测量等。

无论是识别、定位、检测还是引导，这些机器视觉的功能应用在形成闭环的生产流水线中都不是单独存在的。目前机器视觉技术应用广泛应用于食品、3C、半导体、物流和其他行业，并有效地提高生产效率和产品质量，实现生产线的自动化升级。

机器视觉系统在工业自动化优势

检测速度快

机器视觉系统的检测速度达到毫秒级，能够更快速的检测产品，且对于高速移动物体的检测较为精准，能够大幅提升生产效率。

检测精度高

机器视觉系统的检测精度达到像素级，能够对微小缺陷进行精准检出。

检测成本少低

机器视觉系统能够对工业生产线进行高效检测，能够同时承担多人工作，实现二十四小时持续作业。

检测客观性强

人工容易受到主观情绪的影响，而机器视觉检测可观性强，检测结果更加具有一致性。

除此之外，机器视觉技术还能为生产线提供感知，自动识别并处理场景信息，完成抓取指定物体的位置，使得生产过程更加智能化和柔性化。

在现代工业自动化生产中，制造企业通过机器视觉技术获取大量信息，实现了对部件及产品的缺陷检测和质量控制，提高了生产的灵活性和自动化程度，大幅提高生产效率和生产自动化，实现信息集成。

近年来，随着机器视觉技术的全面普及和深度学习技术的不断发展，深度学习技术将成为机器视觉检测的热门发展趋势，助力自动化时代加速到来。