机器视觉现已应用于工业检测中,可以代替人工拙笨的工序,解决人工疲劳的同时也为企业提高产量,节省成本。在使用视觉检测体系之前都是依靠于人工检测,经过肉眼或结合一般的工具进行观测查验。人工检测的弊端比较多。在生产领域选用基于机器视觉技能的在线检测体系,能够完全克服以上人工检测存在的种种问题。跟着生产进程自动化操控程度和产品质量要求的进步以及人工成本的逐年进步,生产领域选用视觉检测体系用于质量检测和操控的呼声也越来越激烈。
电子电器行业的飞速发展,让消费者在追求高科技的同时,对产品性能和品质有了更多的关注。在国内,设备视觉检测技术主要应用于定位、检测、测量和识别四个主要方面。工件位置的不一致性是导致测量检测的一个关键要素。工业生产线上不论是在线检测还是离线检测,设备视觉检测系统在获取产品图片信息时需要确保产品所抵达的位置是同一个位置,否则会出现定位不准确,测量工具出现的位置就不准确,导致测量结果出现偏差,对于产品的合格性很难把控。
在医学领域,机器视觉主要用于医学辅助诊断。首先采集核磁i共振、超声波、激光、X射线、γ射线等对人体检查记录的图像,再利用数字图像处理技术、信息融合技术对这些医学图像进行分析、描述和识别,后得出相关信息,对辅助医生诊断人体病源大小、形状和异常,并进行有效治i疗发挥了重要的作用。不同医学影像设备得到的是不同特性的生物组织图像,计算机视觉检测,如X射线反映的是骨骼组织,核磁i共振影像反映的是有机组织图像,而医生往往需要考虑骨骼有机组织的关系,因而需要利用数字图像处理技术将两种图像适当地叠加起来,以便于医学分析。
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