在现代化工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用，例如：
- 汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查
- 电子装配线的元件自动定位
- 饮料瓶盖的印刷质量检查
- 产品包装上的条码和字符识别等
这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至上千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率（即零缺陷），而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。
有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此逐渐形成了一门新学科——工业机器视觉。
工业机器视觉的优势
工业机器视觉相对于人工检测具有以下优势：- 速度快、效率高
- 稳定性好、不易疲劳
- 精度高、可重复性好
- 可实现非接触式检测
- 可完成人眼无法实现的复杂检测任务
- 可与其它自动化设备集成，实现智能化生产
工业机器视觉的应用领域
工业机器视觉在现代化工业自动化生产中有着广泛的应用，主要包括以下领域：- 汽车制造：汽车零部件尺寸检测、装配完整性检查
- 电子制造：元件自动定位、印刷电路板（PCB）缺陷检测
- 食品饮料：包装完整性检查、产品缺陷检测
- 制药行业：药片外观检测、包装完整性检查
- 物流行业：包裹分拣、条码识别
工业机器视觉的发展趋势
近年来，工业机器视觉技术不断发展，涌现出许多新的技术和理念，主要包括：- 深度学习技术的应用，提高机器视觉的智能化水平
- 多传感器融合技术的应用，提高机器视觉的鲁棒性
- 边缘计算技术的应用，降低机器视觉系统部署的成本
- 云计算技术的应用，提高机器视觉系统的数据共享和处理能力
结论
工业机器视觉作为一门新兴的交叉学科，将计算机视觉、自动控制、传感器技术等多种技术有机结合，为现代化工业自动化生产带来了革命性的变革。随着技术的不断进步，工业机器视觉将在越来越多的领域发挥重要的作用，成为工业智能化转型的重要驱动力。本文原创来源：电气TV网，欢迎收藏本网址，收藏不迷路哦！
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