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[机器视觉测试技术] 机器视觉系统的应用领域

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发表于 2016-7-7 15:26:50 | 显示全部楼层 |阅读模式
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机器视觉的应用领域可以分为两大块:科学研究和工业应用。其中科学研究方面主要有:对运动和变化的规律做分析;而工业方面的应用主要是产品的在线检测,机器视觉所能提的标准检测功能主要有:有/无判断(Presence Check)、面积检测(Size Inspection)、方向检测(Direction Inspection)、角度检测(Angle Inspection)、尺寸测量(Dimension Measurement)、位置检测(Position Detection)、数量检测(Quantity Count)、图形匹配(Image Matching)、条形码识别(Bar-code Reading)、字符识别(OCR)、颜色识别(Color Verification)等。. g- Z/ j* j* u) y
    随着机器视觉技术的发展,机器视觉在以下行业中得到了广泛的应用。. g( T: z5 l" ~: y3 g5 C7 k9 Q
    ①军事。军事领域是对新技术最渴望、最敏感的领域,对于机器视觉同样也不例外。最早的视觉和图像分析系统就是用于侦察图像的处理分析和武器制导。现代高精度制导武器中基于可见光、红外线的制导,就是一套完整的机器视觉系统。通过传感器成像、弹载计算机分析图像在复杂的背景中识别目标并给出制导指令,在海湾战争中制造了导弹从窗口飞进大楼的效果。无人驾驶飞机、无人战车也都借助机器视觉系统进行环境分析、路径导引和攻击导向。即使在后方,危险的弹药库搬运操作也可以借助装备视觉系统的机械手进行。未来可能出现在战场上的机器人战士,也必然会装备有敏锐的视觉系统。
7 C* a/ M* S7 M1 X  B& {& t    ②半导体/电子。与在许多行业机器视觉还属于“高档”技术不同,在半导体/电子制造领域,机器视觉的应用正在走向普及化和多元化。面对越来越高的集成度、越来越密集的线路和元件、越来越快的制造速度,用机器视觉检测、定位、导引几乎是唯一的选择。目前在半导体的前道和后道工艺以及电子元器件制造及终端电子产品中,都可以看到机器视觉应用;在IC制造业,如晶圆的雕刻、晶圆的切割方面,都需要定位与检测;在封闭方面主要集中在对封装后器件的质量检验,主要包括一些测量与检测的功能,而激光打标后的字符质量检验可能是最为大家熟知的一个应用。PCB(Printed Cricuit Board,印制线路板)制造是近年发展较快的一个领域,除了传统的自动定位(打孔机等)、自动检测(印刷机等)外,基于机器视觉技术的AOI(自动光学检测)已成为高精度PCB制板不可缺少的检测设备,对PCB板的焊点质量、丝印质量以及钻孔对位进行检查,图1.3显示的是未焊的焊点。在电子元器件制造上,利用机器视觉进行检测和测量,除了原来的普通器件测量和检查外,LCD屏的检测将成为重点。对LED和LCD的大小、形状、亮度、颜色(ON/OFF)以及校对标准进行( \, p. A: Q) M- H. i' y( T
    ③计算机和外设。如软盘、光盘印刷质量,硬盘磁头倾斜度,连接器针脚排列,扁平电缆印字符识别,柔性电缆宽度、裁切线等。9 E' v8 o7 p8 |% L9 F8 G/ Z
    ④制药。药品生产中外观质量检查,药品形状、厚度等尺寸检查、数量统计等。图1.4为检测药品的数目。: m' T4 J" `, v. ~/ |7 h
    ⑤包装。药品、化妆品包装中外观、条形码以及完整性的检测;食品包装中生产日期、条形码、密封性的检测。8 n' q( |: R) u' u9 d! [$ _
    ⑥机械制造业。在制造业中,机器视觉技术可以有效地用于产品的质量检测,快速检查产品表面缺陷,检查产品制造尺寸。机器视觉技术可实现三维测量和检测,还可以用于装配引导。9 C, W# }2 d7 p0 \: m; C) K( k
    ⑦印钞造币。钞票的印刷质量和数量有着严格的要求。机器视觉技术可以代替人对钞票印刷质量进行仔细的检查,以保证钞票的印刷质量。还可以对钞票的编号进行自动复核,对钞票数量进行快速无接触清点。
. p  `) |8 d9 _    ⑧物流。进行条码、标签、物品的识别与物品分拣,以及集装箱号码识别。3 q, x4 B0 j; W8 b- d
    ⑨烟草。机器视觉可用于烟草分级、异物剔除、包装质量检查。- `. `. q4 u3 w4 `  J, [; {# L
    ⑩食品。对瓶装液位高度检查;啤酒瓶外观的检测(高度、形状、颜色、B标、瓶盖标签完整性、破损情况);口服液瓶质检;罐装饮料外观检查(保质期、条形码)。
0 a3 `% P1 V$ {: |    11.农产品分选。采用机器视觉技术,可以对农产品进行快速地自动分级分拣。例如采用机器视觉中的色选技术,可以将大米中的黑粒、异物等剔除,以提高大米的等级,可给企业带来巨大的效益。
5 |7 ^1 \+ X+ Y( r    12.交通系统。监控、车牌检测与安全检查,智能交通。机器视觉可用于交通流量分析、车牌识别,在电子警察系统中,通过视觉检测技术对于车辆行为进行分析、判断违章、记录图像、识别车牌号码并记录。
/ g! ]% ?# u! v) u. l8 M5 d" C, c    13纺织。纺织原料中的异种纤维,如棉花中的麻绳、塑料纤维、干草等,严重影响纺织品质量。统计表明异种纤维给纺织业带来的损失远远高于同等重量的黄金价值。机器视觉中的色选技术可以有效剔除纺织原料中的杂质,提升产品质量。在纺织、印染过程中,机器视觉技术可以实时监控产品质量、检出疵点。
/ K" r; c8 i9 U6 M    14邮政。通过机器视觉系统自动识别邮政编码,实现信函自动分拣。. l8 W  q; K' E1 v
    15医疗医学。用于医学图像分析,血液细胞自动分类计数、染色体分析、癌症细胞识别、内窥镜检查等。
( S1 Q# L2 @7 L5 y, M    机器视觉的独特优点使得它在许多领域得到应用,甚至发挥着不可替代的作用,极大地提升了这些行业的技术水平。
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