湖南工业机器视觉

机器视觉极大地提高了工业检测的范围、效率、质量和可靠性，带来了当代工业中一系列不可忽视的成就。然而，在机器视觉的应用方面还有进一步的探索。首先，机器视觉是一种实时在线检测，涉及大量数据、冗余信息和高维特征空间。图像处理速度是影响视觉系统实时性能的主要瓶颈之一。对于具有复杂形状特征的目标，实时在线检测仍然很难实现。第二个问题是视觉检测系统的抗干扰方面。视觉检测应该能够提高检测的抗变换性，以减少对图像采集环境的依赖。视觉检测系统的智能化水平是另一个瓶颈；虽然一个复杂的干扰环境可以一眼就被手动识别，但机器很难做到这一点，甚至可能做出错误的判断。尽管机器视觉技术可能并不完善，但基于机器视觉的缺陷检测仍然是该领域未来研究和发展的主要方向。因此，在未来的发展中需要考虑一些重要的问题。在工业生产中，基于机器视觉的缺陷检测任务有三种：分类、定位和分割。湖南工业机器视觉

近年来在国际上机器视觉系统已在许多领域得到的应用，而在我国尚处于概念导入期，各行业的企业在解决了生产自动化的问题以后，已开始将目光转向智能化方面。下面是机器视觉的一些典型应用： 1)图像自动解释：如对雷达图像、遥感图像、显微图像、放射图像等的自动判读理解。 2)虚拟现实：如飞行员训练、医学手术模拟、战场环境表示等，可帮助人们超越生理极限，亲临其境，提高工作效率。 3)视觉导航：如飞机、导弹、自动行驶车辆、移动机器人等，既可避免人的参与而带来的危险，也可提高精度和速度。 4)工业视觉：如纺织品检测、IC管脚检测、标签检查、零部件测量、毛刺检查等。将机器视觉用于工业生产，不仅可以提高效率、保证 质量，还可以避免由于人的疲劳、精力不集中带来的误判。 5)人机交互：如人脸识别、智能代理等，让机器借助人的手势、表情、步态来了解人的愿望要求而执行相应的指令。 6)对人类视觉系统的机理、人脑生理和心理的研究。江苏智能机器视觉平台机器视觉系统基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度，常用机器视觉来替代人工视觉。

基于机器视觉的列车部件故障诊断方法提高了人工巡检的速度和准确率，是近年来机器视觉技术的研究热点之一。通过对机器视觉技术在列车故障诊断方面的研究成果的回顾，对其中的图像配准和故障诊断等关键技术进行综述，总结相关原理、优缺点、国内外发展现状。3D技术的发展为列车故障诊断提供了新的研究方向。对 3D 检测技术的原理及其在列车部件故障诊断方面的应用进行详细介绍。对目前列车部件故障诊断研究中存在的问题和未来发展趋势进行总结和展望。

机器视觉偏向于计算机视觉技术的工程应用，这不同于纯粹的计算机视觉理论。机器视觉建立在计算机对周围环境感知的基础之上，具有类似于大脑对图像处理加工识别的功能，但又不限于此，其还具有对图像处理后判断以及执行相关动作的功能。由此可以将机器视觉视为在对特定环境感知下，做出相应的判断和动作的系统。从图1可以看出机器视觉所处的应用技术层面。从学科属性上看，机器视觉属于综合应用型学科，涉及图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术等技术。涉及范围之广，学科之多，在一定程度上增加了入行的难度。机器视觉将更趋于智能化、集成化、实时性和高性能等方向。

现代工业、农业、物流服务业等自动化生产中，涉及到各种各样的测量、识别、分选、检查等检测要求，例如产品尺寸或质量的精确测量或评估分级，印刷品质量检查，产品包装上的图案和字符识别等。这些检测一般都具有以下特点：高速大批量、被测对象尺寸小、检测精度要求高等。在上述这些情况下，利用人工无法连续高效、稳定地进行检测，另外每个人的判断标准不统一，也导致检测结果的不一致，这时人们开始考虑利用相机镜头，结合图像处理技术来代替人类视觉实现检测。于是形成了一门新学科——机器视觉。新一代机器视觉系统能够在短短几秒内处理大量的信息，为机器视觉在多个领域的应用铺平了道路。浙江定制机器视觉批量定制

由于机器视觉是自动化的一部分，机器视觉软硬件产品正逐渐成为协作生产制造过程中不同阶段的系统。湖南工业机器视觉

为了在新一轮工业中抢占战略高地，日本和德国等国首先提出工业4.0概念以提升其在工业制造领域的优势，中国也于近年提出了中国制造2025战略，希望在这一次的工业中促进产业结构升级并且赶超世界制造强国。在我国的制造强国战略中，机器视觉技术扮演着重要角色，尤其是应用在智能机器人和自动化检测等重点领域。机器视觉缺陷检测就是使用机器替代人工做检测任务,目前已用于半导体、包装、医药等行业的产品缺陷检测，使企业实现智能制造"。将机器视觉技术与制造业紧密结合，发挥视觉检测的高精度、高效率和自动化程度高的优点，在推动中国制造2025战略的实施具有重要意义。湖南工业机器视觉

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