机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

       机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

       机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。

机器视觉在工业领域能做什么

识别检测

       在工业生产中，我们需要对产品进行检测，以此保证产品的合格率，在视觉技术还未介入时，生产线大多采取人工的方式进行检测，但是这种检测模式受到人为主观因素影响，因此效率比较低。

       而通过机器视觉采集图像的方式进行对比分析，我们可以快速的得出结果，并且结果具有客观性，同时检测速度快，可长时间工作，目前我们经常遇见的应用场景有：字符识别、目标定位、缺陷检测、尺寸测量等。

● 字符识别：利用深度学习技术,自主学习各类场景中不同类型的字符,包含数字、字母、文 字等其他特 殊字符,实现复杂环境下字符的高精度识别,识别速度快、准确率高。通过3D相机对于低对比度场景下的凹凸字符识别，可实现轮胎表面文字，反光金 属表面铭文等凸起符号检测。

● 目标定位：主要用于对图片中不同类别、位置的对象进行定位和分类, 以及对图片中不同 缺陷特征的定位和检测。如对多种工件进行分类、定位、计数,对同一工件中多种缺陷特征定位、分类等检测。

● 缺陷检测：利用深度学习技术训练模型,实现对标记特征缺陷的定向识别检测。例如检测裂纹、缺损、脏污、色差、划痕、斑点等缺陷。3D 成像配合3D视觉算法,精准检测划伤、脏污、气泡、凹坑等弱色差对比度的缺陷特征。

● 尺寸测量：工业相机对测量部位进行图像采集,调用视觉算法计算目标物体各部位的尺寸。例如检测工业零部 件的长度、宽度、角度、半径、面积及曲率等信息。

定位引导

       生产线中，我们需要确定产品的空间三维坐标，才能进行自动化生产的下一步动作，避免整个自动化设备成为无头苍蝇，通过工业相机对产品进行拍照抓取，视觉软件的分析对比，获得产品的准确位置，从而开始下一步的生产动作。

● 引导抓取：自动计算6D位姿估计,输出机械手路径规划,快速精准抓取工件。

● 引导焊接：可解决复杂路径焊接需求, 如点焊、弧焊等各类异形工件。

● 引导喷涂/涂胶：提取涂胶边缘坐标数据, 实现涂胶路径自动规划, 可用于鞋底、汽车玻璃等多种弧度边缘场景。

● 包装码垛：包装工业自动化流水线末端采用码垛机器人，提高生产效率，同时保证作业安全。

       视觉对位系统、机械手视觉定位、图像处理库等为核心的20多款自主知识产权产品。涉及自动贴合机、丝印机、曝光机、叠片机、贴片机、智能检测、智能镭射等众多行业领域。双翌视觉系统最高生产精度可达um级别，图像处理精准、速度快，将智能自动化制造行业的生产水平提升到一个更高的层次，改进了以往落后的生产流程，得到广大用户的认可与肯定。随着智能自动化生产的普及与发展，双翌将为广大生产行业带来更全面、更精细、更智能化的技术及服务。