行业趋势 & 机器视觉的技术发展

创建于4个月前
共享电子邮件
电子邮件
分享在linkedin
LinkedIn

今天的尖端机器视觉系统依赖于更小、更快的工业物联网设备来收集大量的数字数据,并将其报告给强大的云计算计算机. 人工智能(AI)系统处理这些数据,并根据这些输入做出决定. 最近人工智能技术的发展极大地改善了光学字符读取等过程, 表面和纹理检测和复杂的3D测量.

机器视觉行业趋势除了, 深度学习(DL)技术捕捉数据中的趋势和异常, 允许系统自动微调自己. 这使得机器能够适应内在的细微变化 制造业 以及其他复杂的环境. 由于最近这些戏剧性的发展, 机器视觉 是否正迅速走出工厂,进入新界等室内农场, 配送仓库和零售场所.

常见机器视觉操作

这些 行业4.0 性能显著改善了机器视觉系统的性能,提高了它们的可靠性和操作效率. 然而,机器视觉在某些任务上仍然比其他任务好得多. 四种常见操作, 尤其适合于机器视觉, 是机器人的引导吗, 计量, 表面检查, 以及识别码的读取.

机器人的指导

在vision-guided 机器人, 机器视觉用于识别物体并确定其位置,以便机器人手臂能够抓取, 移动, 或处理它. 机器视觉系统还可以有效地引导移动自主机器人到达目的地. 它们可以避开障碍物,利用基于人工智能计算机网络输入的优化路径.

计量

计量学是对物理尺寸的一种非常精确的测量. 机器视觉在这一领域的发展非常迅速,这是由于收集和处理由表面扫描仪收集的大量数据的能力大幅提高. 基于规则的人工智能非常适合这一特殊过程,因为尺寸公差定义明确且一致.

表面检查

表面检测是另一个利用机器视觉检测表面颜色或纹理缺陷的发展领域. 它将被评估的图像与理想的标准标本进行比较. 因为这个过程是主观的,在数学上不那么精确, 一般采用深度学习神经网络人工智能.

识别代码阅读

识别是另一个在制造和物流操作中都使用的过程. 机器视觉非常擅长快速读取1D或2D条形码. 使用光学字符识别技术也可以可靠地高速读取文本. So, 根据具体的识别要求,可以使用基于规则和深度学习的混合神经网络.

你的行业是否为机器视觉系统做好了准备? 凯勒接触技术 了解机器视觉的最新创新,以及这些系统在现代工厂中成功部署的新方法.

让我们的通讯

注册技术新闻,业务更新和独家内容直接发送到您的收件箱.

  • 此字段用于验证目的,应该保持不变.