瑞恒精密制造带您看机器视觉系统引发智能制造领域变革

        1、面向工业的视觉和图像分析技术逐步成熟，制造业信息获取能力不断增强

  随着柔性制造系统的推广和传感、模式识别等技术的发展，针对工业需求的视觉和图像技术逐步成熟，制造业信息获取能力加强。视觉和图像技术搭载在摄像头、传感器、雷达等智能硬件内，能够实现图像信息的获取和分析。信息从传统的单一维度数据拓展为包含速度、尺寸、色谱等信息的多维度立体海量数据，并同设计信息和加工控制信息集成，为后续工况监测、质量检验等生产环节提供数据支撑。制造业信息获取渠道得到拓展，信息获取效率大幅提升。

  2、机器视觉系统结合信息网络技术催生新服务内容，生产监控智能化水平得到提升

  信息通讯技术不断向机器视觉领域渗透，企业以“信息获取 数据分析”模式开展服务内容创新，辅助提升生产监控智能化水平。在工业应用方面，机器视觉系统一般用于物品的识别、外观检测和定位，随着信息网络技术不断发展，机器视觉与大数据、云计算等信息网络技术相结合，实现了数据获取后的服务功能延伸，从简单的生产检测应用中衍生出新的服务内容。企业开始利用机器视觉技术获取数据信息，并通过信息网络技术开展大数据计算，辅助进行设备的运营监测和产品的质量分析，推动提升生产线智能化水平。

  3、机器视觉技术嵌入式应用于工业生产领域，自动化系统解决方案实现优化

  制造业自动化需求凸显，推动机器视觉技术在工业生产领域的应用，自动化系统解决方案得到优化。随着图像处理能力和速度的增强、光器件性能的提高以及成本相对降低，机器视觉逐步应用于工业生产领域，并成为自动化系统的重要组成部分之一。机器视觉配合逻辑控制、运动控制、数据采集、通信网络等其他功能，能够完成图像识别、检测、视觉定位、物体测量和分拣等作业内容，特别是将机器视觉技术嵌入工业机器人控制系统，通过准确化的识别和抓取，大幅提高了生产过程的柔性和灵活性，自动化系统解决方案实现优化。