什么是“机器视觉”?机器视觉行业未来的发展趋势如何?
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随着物联网、大数据、人工智能的快速发展,机器代替人工的项目也越来越多。在餐馆中,有机器人可以帮助上菜,在工厂里,有机器人可以在生产流水线,在家庭里,扫地机器人可以帮助清理地面。
一、什么是“机器视觉”?
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉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。
二、“机器视觉”与人的视觉有哪些优势?
1、对于中低端制造业,很多工种都是重复性劳动,并且没有什么技术含量。机器视觉就可以取代这些工种,替代人类。同时在质量和细节上做的更好。
2、在测量领域,机器视觉的准确性要比人类视觉准确的多。
3、机器视觉具有较宽的光谱响应范围,例如使用人眼看不见的红外测量,扩展了人眼的视觉范围。
4、针对某些需要长时间需要检测的领域,人类难以长时间对同一对象进行观察,而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。
5、在一些不适合于人工作业的危险工作环境或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。
6、在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
三、机器视觉的发展前景:
近年来,国家多次颁布相关政策支持智能装备制造业的发展,直接或间接地对机器视觉行业产生了积极的影响。国家高度重视智能装备制造业的发展,政策支持力度不断加大,预计将加快推动我国“中国制造”向“中国智造”和“中国创造”转变,为机器视觉行业提供了更大的市场空间和发展机遇。
我国智能制造装备产业结构转型和技术提升的市场空间巨大。产业结构的转型升级以及制造业的进一步智能化将推动机器视觉行业的发展。
机器视觉技术作为数字经济技术中获取数据的重要途径,对数字经济技术的发展起到至关重要的作用,尤其在工业应用领域,工业生产中的数据获取主要通过视觉系统,在大数据的基础上构建的支持图谱关系为企业工厂提供智能的大脑,从而进行辅助生产决策,质量分析和风险管控等,达到提质增效,降本减存的目的,预计数字经济技术的发展将给机器视觉注入新的活力。
一、什么是“机器视觉”?
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉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。
二、“机器视觉”与人的视觉有哪些优势?
1、对于中低端制造业,很多工种都是重复性劳动,并且没有什么技术含量。机器视觉就可以取代这些工种,替代人类。同时在质量和细节上做的更好。
2、在测量领域,机器视觉的准确性要比人类视觉准确的多。
3、机器视觉具有较宽的光谱响应范围,例如使用人眼看不见的红外测量,扩展了人眼的视觉范围。
4、针对某些需要长时间需要检测的领域,人类难以长时间对同一对象进行观察,而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。
5、在一些不适合于人工作业的危险工作环境或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。
6、在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
三、机器视觉的发展前景:
近年来,国家多次颁布相关政策支持智能装备制造业的发展,直接或间接地对机器视觉行业产生了积极的影响。国家高度重视智能装备制造业的发展,政策支持力度不断加大,预计将加快推动我国“中国制造”向“中国智造”和“中国创造”转变,为机器视觉行业提供了更大的市场空间和发展机遇。
我国智能制造装备产业结构转型和技术提升的市场空间巨大。产业结构的转型升级以及制造业的进一步智能化将推动机器视觉行业的发展。
机器视觉技术作为数字经济技术中获取数据的重要途径,对数字经济技术的发展起到至关重要的作用,尤其在工业应用领域,工业生产中的数据获取主要通过视觉系统,在大数据的基础上构建的支持图谱关系为企业工厂提供智能的大脑,从而进行辅助生产决策,质量分析和风险管控等,达到提质增效,降本减存的目的,预计数字经济技术的发展将给机器视觉注入新的活力。
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梅卡曼德(北京)机器人科技有限公司_
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机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支,它用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统通过图像摄取装置(如CMOS和CCD相机)将被摄取目标转换成图像信号,再传送给专用的图像处理系统。该系统根据像素分布、亮度、颜色等信息,将这些图像信号转变成数字化信号,并进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别结果来控制现场的设备动作。
随着计算机技术和传感器技术的不断发展,机器视觉系统的性能不断提高。引入3D视觉能够提升高难度场景的自动化程度,在一些传统使用2D相机的场景中也出现了专注该领域的3D视觉企业。机器视觉的应用领域已经从传统的工业制造扩展到智能家居、智能交通、医疗健康、安防监控等多个领域。在智能制造领域,机器视觉可以实现对生产过程的自动监控和质量控制;在智能交通领域,机器视觉可以监测和控制交通流量和车辆行驶状态;在智能家居领域,机器视觉可以实现对居民生活的智能化管理。
随着计算机技术和传感器技术的不断发展,机器视觉系统的性能不断提高。引入3D视觉能够提升高难度场景的自动化程度,在一些传统使用2D相机的场景中也出现了专注该领域的3D视觉企业。机器视觉的应用领域已经从传统的工业制造扩展到智能家居、智能交通、医疗健康、安防监控等多个领域。在智能制造领域,机器视觉可以实现对生产过程的自动监控和质量控制;在智能交通领域,机器视觉可以监测和控制交通流量和车辆行驶状态;在智能家居领域,机器视觉可以实现对居民生活的智能化管理。
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