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机器视觉,最直白的理解就是用机器代替人眼来做测量和判断,相当于人类视觉在机器上的延伸。

据美国交通部称,仅在美国,机动车每年的行驶里程数就超过了4万亿英里。为了理解这一数字所代表的距离,想象一下光从太阳到达地球大约需要8 分钟,但走完美国机动车每年行驶的里程则需要8个多月。以上统计数据并不代表人们渴望在路上花更多时间,而是表述汽车在日常生活中扮演的核心角色。由于角色重要,人们越来越期待车辆系统更安全,其提供的个人化辅助和易用性水平也能像机动车驾驶员和乘客的手机和平板电脑提供的一样。

“智能机器人的发展,一定是从相互理解到沟通,再到合作。而且,智能机器人在未来一定需要具备对突发性事件的处理能力,人机之间要像人和人之间一样达到高度融合。”张小飞博士在参加2016中国人工智能机器人应用创新论坛时如是说。

工业 4.0 时代的纺织品生产方式或许会与之不同,它将通过有效的数据处理,提供定制性的个性商品。客户一旦决定选择哪个模型,图像处理系统(机器视觉系统)就会对其各项维度进行测量。

视觉系统正在扩大到新的行业和领域,其中有一些就扩大到制造业之外的其他行业。进而,催生了机器可视化系统的同类型产品--计算机可视化系统。

要实现工业机器人智能化,就必须让机器人拥有明亮的“双眸”和灵活的“大脑”。为了实现这个目标,中科院自动化所高技术创新中心主任原魁研究员率领团队潜心攻关,长期专注于智能机器人关键技术研究与应用,在高性能嵌入式机器人视觉系统、视觉导引AGV技术、工业机器人自动编程技术等方面取得了突出的创新成效。

随着科技的发展,中国工业机器人行业未来发展空间巨大,且我国本土机器人企业也开始崭露头角。统计显示,目前南京已有机器人研发及关键部件企业102家。全市有13所高校设有机电专业,其中6所具备机器人研制团队,在机器人控制系统、伺服系统、视觉系统、本体研制、检测试验等方面具备一定基础。

随着工业机器人技术的不断提升和市场的拓展,我市高端装备制造企业适时抓住工业机器人市场发展机遇,涌现出山东诺博泰、水泊焊割、兴隆食品机械、华准机械、科能自动化设备等工业机器人研发生产企业。可以说,发展工业机器人及智能装备产业有研发机构,有制造企业,有广阔市场,具有良好的基础条件。

作为视觉行业中人,一般都比较熟悉“机器视觉”概念,但是由于这个行业本身的技术含量较高,大部分的业内人士还一直将视觉停留在质量控制检测方面。而说道视觉应用时,也大多指颜色、尺寸、外形等参数是否合格,被测物是否有瑕疵等比较狭义的理解。

在不久之前,设计质量控制系统的工程师还不得不在若干种检验选项中做出选择,没有一种完全令人满意。这些选项包括昂贵的单用途视觉系统,多阵列低功能光电传感器,以及易受疲劳和精力不集中影响的人眼检验。然而,如今最先进的传感器——视觉传感器正将传统方法的最佳性能与史无前例的速度、精确度、尺寸及成本优势相结合。

作为国内智能机器人研究的一流科研机构,中科院自动化所多年来在智能机器人感知与控制领域深入开展基础理论研究,并进行了高技术开发。从理论研究到关键技术突破,自动化所正走在大力推进智能机器人产业的道路上。

近几年来,我国大规模食品安全事件时有发生,直接表明当前国内食品安全形势的严峻。重大食品安全事件的成因纷繁复杂,除了管理体制机制方面外,人们普遍认为,食品安全监管的科技含量低是不容忽视的因素。如何充分利用现代科学技术手段提高食品安全监管水平,从而为食品安全保驾护航就成为刻不容缓的问题。

机器视觉技术主要应用在半导体及电子行业,诸如电路板印刷、电子封装、SMT表面贴装、电子电路焊接等,均需要使用该技术。机器视觉系统还在质量检测方面得到了广泛的应用。

由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于成品检验、质量控制等领域。

据相关媒体报道,仿生技术是制造未来机器的重要途径,美国研究人员正在研制一种新型的水下机器人,其利用的仿生学原理来自亚马逊的电鱼,正在开发的机器人可以在完全黑暗的环境中执行任务,取代人类潜入危险的水域。

机器视觉系统的出现来自繁琐劳动力的替代需求。机器视觉自动化设备可以不知疲倦的进行重复性的工作,且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,机器视觉可替代人工视觉。

机器视觉系统的特点是提高生产的产品质量和生产线自动化程度。全球整个视觉市场总量大概在60~70亿美元,主要集中在欧美和日本,在中国大约有1~2亿美元的市场。按照我国的GDP增长速度8%来说,其中工业增长的份额为20%~30%,按照保守的估计,视觉的增长速度不应该低于10%~15%。

近日,荷兰代尔夫特理工大学的一组工程师研制出世界上第一架能够自行驾驶的超轻型微型飞机。这款飞机名为“代尔夫特探险者”(Delfly Explorer),能够在没有飞行员驾驶情况下在空中盘旋9分钟。

机器视觉系统的核心是图像采集和处理。所有信息均来源于图像之中,图像本身的质量对整个视觉系统极为关键。而光源则是影响机器视觉系统图像水平的重要因素,因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。

目前,机器视觉在工业电子以及半导体行业应用还是最为主要的,如PCB板缺陷检测、IC芯片缺陷检测等。

随着全球经济的高速发展,道路建设规模不断加大,机动车和驾驶员不断增长,传统的交通管理方式将无法满足日益增长的交通需求,在此前提下,大力推广和发展智能交通系统,将有效提高城市交通管理水平,提高交通管理人员的工作效率。

机器视觉检测技术以其强大的功能、高效、高稳定性等优势,已经成为行业应用中稳步增长的解决方案。一个完整的机器视觉系统由光源、镜头、相机、图像采集卡、图像处理软件等部分组成,其中每个组件都有自己的作用,都是为了实现机器视觉技术的各种应用。

随着机器视觉技术在汽车产品当中的大规模应用,直接带动了一批专用处理器强劲增长,同时嵌入式视觉系统也在工业自动化中有着诸多应用。

工业机器人对于自动化生产线意义重大,在生产环节中,它是直接执行者,目前随着全球制造业自动化转型的趋势愈发明显,我国作为制造业大国,在转型的过程当中对机器人的市场需求也大增。

我国工业机器人起步于上世纪70年代初期,经过20多年的发展,大致经历了3个阶段:70年代的萌芽期,80年代的开发期和90年代的适用化期。从开展工业机器人研究至今,中国的工业机器人产业在不断进步中。

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断,助力智能监控效率倍增。

随着中国制造业的进一步发展,对机器视觉的需求也有了进一步的提高,这不仅仅表现在市场的容量上,更体现在了用户对机器视觉产品的质量及性能的要求上。

一般用于为制药商灌装药瓶、注射器和其他容器的设备依赖于具备刚性自动化的专用机器。因为大多数自动化灌装系统依靠特定于不同容器尺寸和形状的精确定位,灌装不同的容器格式要求制造商购买多个灌装设备或忍受在转换容器类型时的缓慢变换过程。

对于工业领域中期待真正高效和低成本的机器视觉系统的工程师来讲,不需要再继续等待了。高性能和智能图像感应摄像头、合适的光照波长、更强的处理能力、更加智能的软件算法以及先进的通信接口链路等一系列技术进步,最终将催生出能够提高生产率水平、实现更高品质和更可靠的终端产品的系统。