机器视觉系统如何处理捕获到的图像？将传感器、镜头、灯及其他组件正确组合到位后，机器视觉系统即可开始采集图像。但这只是第一步。一旦采集到图像，系统需要处理并分析结果，以做出决策：读码、检测缺陷、确认成套包装中是否包含所有物件或测量部件。根据以往经验，获取足够处理能力来分析图像的唯一方法，是将图像发送至外部个人电脑。根据图像的大小和复杂性，这可能会比较耗时，而且可能会减缓生产速度，所以需要专门用于该任
2025-07-04 MaiyaInfo
视觉系统如何根据其检测到的内容做出决策？机器视觉可采用两种方法进行诸如计数、分类或批准和剔除物品等决策。基于规则的系统根据用户设定的分步指示来说明解析图像，并做出决策。相比之下，人工智能或AI 系统则使用参考图像数据库来“学习”如何做出决策。尽管基于规则的机器视觉仍是普遍应用的技术，但各类 AI 机器学习已具备足够能力和灵活性，可以在许多应用中取代前者的工作。通常，基于规则和 AI 支持的机器学习
2025-07-04 MaiyaInfo
视觉系统有哪些主要类型？机器视觉系统拥有广泛多样的功能和选项，其中的三个主要类别如下。线扫描相机应用于连续检测应用，例如腹板制造。在材料移动通过扫描区域时，该相机通常可拍摄宽而极薄的图像，并使用软件逐行重构图像。在以上应用中，线扫描相机比标准二维相机更加快捷。例如对织物、纸张和其他软制品进行检测。线扫描相机逐行创建图像。大多数机器视觉使用二维相机，也称为面阵扫描系统。这类系统可以采用简易的单用途传
2025-07-04 MaiyaInfo
什么是机器视觉？机器视觉是数字系统与现实世界产生交互的重要组成部分。机器视觉可以帮助自动化系统查看组件、产品、图案、条码或其他对象，并利用这些信息做出决策。机器视觉可以对所制造的部件和产品进行检测、测量和分类，从而大大增加工业自动化的效能和灵活性。机器视觉以高速度及高准确性来实现以上所有功能，提高产品质量并减少浪费。机器视觉还可以让自动化设备定位对象，并对其进行识别，保存其相关材料、状态、方向及其
2025-07-04 MaiyaInfo
人类通过双眼在不进行实际接触的情况下感知世界，获取周围物体的信息。随着工业时代的发展，在一些特殊工业生产领域，单纯凭借人眼已经不能满足生产、检测需求。通过机器视觉技术，在一个可控制的环境中建立一套视觉检测系统，完成一些特定的任务，完成机器取代人眼的工作。机器视觉系统通过工业相机和镜头的组合获取待检物体的图像，通过事先预定的软件算法完成对获取图像的处理和分析。输出结果并操作机械手等自动化生产设备完成
2025-07-04 MaiyaInfo
01、背景与挑战制造行业亟需提升安全生产能力近几年，随着全球技术的创新活跃，以智能化为核心的新一轮工业革命席卷国内外，制造行业正从规模化走向定制化、快速柔性响应化，工厂数字化、智能化已然成为未来制造业转型升级的必然趋势。在工业4.0、工业互联网、物联网、云计算等热潮下，全球知名制造企业都开展了智慧工厂建设实践。2020年，工业和信息化部印发《关于进一步加强工业行业安全生产管理的指导意见》中指出“管
2025-07-04 MaiyaInfo
所谓机器视觉就是使用光学非接触式感应设备自动接收并解释真实场景的图像以获得信息控制机器或流程。简单来说，机器视觉就是为了流程控制或检测所制造的产品而从数字图像中自动提取信息。用机器代替人眼来做测量和判断，已是诸多相关领域发展的趋势。虽然人类视觉最擅长于对复杂、非结构化的场景进行定性解释， 但机器视觉则凭借速度、精度和可重复性等优势，擅长于对结构化场景进行定量测量。配备适当分辨率的相机和光学元件后，
2025-07-04 MaiyaInfo
最新的发布的《安全生产法》明确要求构建安全风险分级管控和隐患排查治理双重预防机制，煤矿企业对从业人员进行不安全行为管控，是双重预防机制建设的重要内容。危险源的监测是双重预防机制的关键环节，随着AI 技术的兴起，利用煤矿数字视频监控系统现有设备，并根据需要增加智能识别算法，以“前端识别+后端分析”相结合的方式，通过智能识别井下人员常见违章及危险源，实现违章报警、图像抓拍、延时录像等，实现不安全行为的
2025-07-04 MaiyaInfo
