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佛山腾鸣自动化控制设备有限公司。
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现在自动化行业柔性化生产要求越来越高，工业机器视觉产品将逐渐地小型化、智能化，3D视觉技术应用在更多的智能硬件产品上，它们在3D打印、装配、建筑、电子、物流、仓储、生产制造、医药、农业等多个生产领域均有广泛应用。
使用3D视觉技术可以获取物体的深度信息，再通过算法的精准定位，可以让机器在生产过程中对物料的使用和把控更加精准。从硬件方面看，这就需要有更好的3D扫描仪与3D相机设备。目前，知象全新推出的工业3D相机明星产品：Surface系列、Raygo系列、Fixline系列，在精度、稳定性、易用性等方面能很好地满足多类用户的使用需求。
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自动上下料
过去在产线上，通常是用人工的方法将物料安放到注塑机里，再进行下一步工序。现在可以通过3D相机设备对产品进行图像抓取、分析，并输出三维数据，再结合机械臂的使用，便把对应的物料、放到固定的位置上，从而实现自动化分料作业。
在线检测
在生产制造中，每种产品都需要检验是否合格，3D机器视觉在这类检测场景中可以发挥很大的作用。3D相机通过获取三维信息，可以对产品进行全面精准的检测。如在字符检测、电路板检测、瓶盖检测、玻璃瓶及药瓶的缺陷检测等方面，3D相机均可以高效完成任务。
而传统的产品检验，往往使用肉眼检测，这样做的弊端是准确性不够、易有误差，不能连续工作、成本高等，整体来说费时费力。
外观测量
3D机器视觉技术应用在工业生产中可以实现真正意义上的非接触测量。由于无需接触，可做到无磨损，所以避免了接触测量可能对产品造成的二次损伤。而且使用3D视觉产品对物体进行外观测量，其精度、速度、性能都会比传统卡尺测量更高。这对精密仪器整体制造水平的提升会有很大帮助。
识别定位
什么是“视觉定位”呢？就是准确地识别到产品并且确认它的位置。例如，在半导体制造领域，芯片位置信息的调整和拾取往往比较复杂，而采用3D相机可以快速识别芯片并分析其定位是否准确，从而简单有效地解决这个问题。
视觉跟踪
简单讲就是使用3D相机处理、分析和理解图像，从而识别各种各样的对象和目标。这在识别二维码、条形码、焊缝等应用场景中可以有效提升工作效率。此外，随着机器视觉图像识别应用变得越来越广泛，识别各种材质表面的应用需求越来越多，3D相机已经以其良好的兼容性和稳定性赢得了越来越多的市场认可。人工智能是一个涵盖几种特定技术的总称。本文我们将探索机器视觉（MV）和计算机视觉（CV）。它们都涉及到视觉输入，因此了解这些重叠技术的优势，局限性和**用例场景非常重要。
研究人员早在20世纪50年代就开始开发计算机视觉技术，从简单的二维成像开始，用于统计模式识别。直到1978年，当麻省理工学院人工智能实验室的研究人员开发出一种自下而上的方法，从2D计算机创建的“草图”中推断3D模型时，计算机视觉的实际应用变得显而易见。从那时起，图像识别技术通过一般用例分为不同的类别。
计算机视觉和机器视觉都使用图像捕获和分析来执行人眼无法比拟的速度和准确度的任务。考虑到这一点，通过它们的共性来描述这些密切相关的技术可能更有成效，通过它们的具体用例而不是它们的差异来区分它们。
计算机视觉和机器视觉系统共享大部分相同的组件和要求：
一种包含图像传感器和镜头的成像装置
可以使用图像捕获板或帧抓取器（在一些使用现代接口的数码相机中，不需要帧抓取器）
适用于应用的照明
通过计算机或内部系统处理图像的软件，如许多“智能”相机
计算机视觉与机器视觉有什么区别？
那么实际的区别是什么？计算机视觉是指图像捕获和处理的自动化，重点是图像分析。换句话说，计算机视觉的目标不仅仅是看，而且还要根据观察结果处理并提供有用的结果。机器视觉是指在工业环境中使用计算机视觉，使其成为计算机视觉的子类别。
计算机视觉在行动
2019年，计算机视觉在许多行业中发挥着越来越大的作用。在数字营销领域，公司开始使用图像识别技术来推动更好的广告投放和业务成果。由于计算机视觉技术的准确性和效率不断提高，营销人员现在可以绕过传统的人口统计研究，并快速准确地梳理数百万的在线图像。然后，他们可以在适当的背景下进行有针对性的营销，而人们只需要花费一小部分时间来获得相同的结果。
机器视觉和智能工厂
能够直观地识别产品缺陷和流程效率低下等问题的能力对于制造商限制成本和提高客户满意度至关重要。自90年代以来，机器视觉系统已安装在全球数千家工厂中，用于自动化许多基本的质量保证和效率功能。凭借增强的数据共享功能和由创新云技术提供的更高精度，机器视觉驱动系统在制造业中的使用已开始加速。制造商意识到机器视觉系统是实现质量，成本和速度目标的重要投资。
生产线上的机器视觉
检测缺陷并快速减轻这些缺陷的原因是任何制造过程的重要方面。朗锐智科转向机器视觉解决方案，以主动解决缺陷的发生和根本原因。通过在生产线上安装摄像头并培训机器学习模型来识别定义好产品与不良产品的复杂变量，可以实时识别缺陷并确定缺陷发生在制造过程中的哪个位置如此主动可以采取措施。
为视觉技术注释机器学习模型
为了实现计算机或机器视觉目标，首先需要培训使您的视觉系统“智能化”的机器学习模型。并且为了使机器学习模型准确，需要大量注释数据，特定于解决方案'重建。有免费的公共使用数据集可用于测试算法或执行简单任务，但要使大多数实际项目成功，需要专门的数据集来确保它们包含正确的元数据。例如，在自动驾驶车辆内实施计算机视觉模型需要大量的图像标注来标记人，交通信号，汽车和其他物体。任何低于总精度的东西都将成为自动驾驶汽车的一个巨大问题。
具有不同用例的相关技术
虽然计算机视觉和机器视觉之间的界限已经模糊，但两者**用其用例来定义。计算机视觉传统上用于自动化图像处理，机器视觉是计算机视觉在实际界面中的应用，例如工厂生产线。
定制机器视觉服务
现代视觉系统旨在提供改善的图像质量，是图像恢复，图像编码和图像解释的理想选择。每当工业应用需要识别，指导或测量时，机器视觉是一种广泛使用的选择。