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| 先生： |
在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機(jī)器視覺來替代人工視覺；同時在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機(jī)器視覺檢測的方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。而且機(jī)器視覺易于實現(xiàn)信息集成，是實現(xiàn)計算機(jī)集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。圖像識別，是利用機(jī)器視覺檢測設(shè)備對圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對象。圖像識別在機(jī)器視覺工業(yè)領(lǐng)域中典型的應(yīng)用就是二維碼的識別。將大量的數(shù)據(jù)信息存儲在二維碼中，通過條碼對產(chǎn)品進(jìn)行跟蹤管理，通過機(jī)器視覺系統(tǒng)，工業(yè)機(jī)器視覺檢測，可以方便的對各種材質(zhì)表面的條碼進(jìn)行識別讀取，大大提高了現(xiàn)代化生產(chǎn)的效率。
伴隨著現(xiàn)代工業(yè)自動化的發(fā)展，機(jī)器視覺檢測被廣泛應(yīng)用到各種各樣的檢查、測量和零件識別，例如紅外截止濾光片表面缺陷檢測、汽車輪轂型號識別、磁性材料外觀缺陷檢測、產(chǎn)品包裝上的條碼和字符識別等，這類應(yīng)用的共同特點是連續(xù)大批量生產(chǎn)、對外觀質(zhì)量的要求非常高。通常這種帶有高度重復(fù)性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成，我們經(jīng)常在一些工廠的現(xiàn)代化流水線后面看到數(shù)以百計甚至逾千的檢測工人來執(zhí)行這道工序，在給工廠增加巨大的人工成本和管理成本的同時，仍然不能保證100%的檢驗合格率。機(jī)器視覺檢測憑借它自動化、客觀、非接觸和的特點已經(jīng)完代替人工來檢測這些單一、重復(fù)性的程序。
工業(yè)化環(huán)節(jié)的人工智能應(yīng)用，絕大多數(shù)都與機(jī)器視覺技術(shù)有關(guān)，投資方都急切的希望能通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件，對自動化生產(chǎn)線上的視覺處理環(huán)節(jié)進(jìn)行教育訓(xùn)練，得到準(zhǔn)備的動作與品質(zhì)數(shù)據(jù)，越來越多的替代人工操作部分。目前在操作動作的人工智能應(yīng)用部分，由于處理起來相對簡單，可以采用較為成熟的視覺處理軟件對設(shè)備進(jìn)行教育訓(xùn)練，短期內(nèi)就能獲得較好的效果，快速取代操作員人的工作。
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