机器视觉检测被越来越多工业自动化行业应用_自动化应用杂志社投稿

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机器视觉检测被越来越多工业自动化行业应用

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伴随着现代工业自动化的发展，机器视觉检测被广泛应用到各种各样的检查、测量和零件识别，例如红外截止机器视觉检测滤光片表面缺陷检测、汽车轮毂型号识别、磁性材料外观缺陷检测、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光学筛选机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逾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。

机器视觉检测凭借它自动化、客观、螺丝筛选机非接触和高精度的特点已经完全能代替人工来检测这些单一、重复性的程序。机器视觉检测系统与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉检测强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。

随着经济水平的提高，机器视觉检测越来越受到重视。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。但是，在中国视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉检测产品技术的普及不够，也是以后发展壮大的趋势。

随着人工智能的更多应用落地，深度学习成为机器视觉检测的热门发展趋势，深度学习是机器学习的一个领域，它使计算机能够通过卷积神经网络等体系结构进行训练和学习。它通过处理数据和创建用于决策的模式来模仿人类大脑的工作方式。

一些机器视觉检测软件公司已经在其产品中部署了该技术，深度学习技术发展在2018年得到突出体现。深度学习代表了机器视觉检测领域的一个新的增长领域。未来几年深度学习技术将会继续发挥重要作用。

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