"Machine Vision Application" Toepassing van machine vision en vision-sensoren

In industriële omgevingen worden machine vision toepassingen steeds volwassener en spelen ze een belangrijke rol bij het verbeteren van de flexibiliteit en automatisering van industriële productie. Bovendien, in gevaarlijke werkomgevingen of situaties waarin kunstmatige visie niet aan de eisen voldoet, verbetert het gebruik van machine vision ter vervanging van kunstmatige visie ook de veiligheid van operaties. Het beeldherkenningssysteem dat beeldherkenningstechnologie gebruikt om defecten in het productuiterlijk, fouten in de etikettering en defecten in de soldeerkwaliteit van printplaten op de assemblagelijn te detecteren, is een succesvol voorbeeld van de toepassing van machine vision systemen in het industriële veld. Drukkerijen en verpakkingen, de auto-industrie, halfgeleidermaterialen, voedselproductie, enz. zijn allemaal toepassingsgebieden van machine vision in het industriële veld.

Bijvoorbeeld, in de landbouwproductie is een deel van het werk het beoordelen van het uiterlijk van gewassen of landbouwproducten, zoals het testen van de kwaliteit van fruit, het beoordelen van de rijpheid van fruit, de groeiomstandigheden van gewassen en het identificeren van onkruid, enz. Deze taken die vroeger voornamelijk afhankelijk waren van menselijke visie voor identificatie en beoordeling, kunnen gedeeltelijk of volledig worden vervangen door machine vision technologie, waardoor landbouwautomatisering en -intelligentie worden gerealiseerd. Bijvoorbeeld, het team van Huang Xiuling van de Nanjing Forestry University ontwierp een intelligente sorteerproductielijn die de kwaliteit van appels dynamisch en in realtime kan detecteren. Op de productielijn verzamelen drie gelijkmatig verdeelde camera's tegelijkertijd oppervlakte-informatie van appels, en het intelligente computersysteem voert een uitgebreide analyse uit van de verzamelde informatie om de appels te sorteren. Sommige experts zeiden echter dat vanwege de complexe variabiliteit en ongestructureerde kenmerken van de landbouwomgeving, de huidige toepassing van machine vision in de landbouwproductie nog niet volwassen is en verdere verbetering behoeft.

In processen zoals exploratie en winning en non-ferro smelten, heeft machine vision technologie ook een groot potentieel. Ertsverwerking is een belangrijke schakel in de verwerking van minerale hulpbronnen, en het niveau van minerale verwerking heeft directe invloed op de terugwinning van minerale hulpbronnen. In de afgelopen jaren heeft de technologie voor het monitoren van minerale oppervlaktekenmerken op basis van machine vision grote aandacht getrokken van wetenschappelijke onderzoeksinstituten in geïndustrialiseerde landen. Gegevens tonen aan dat de Europese Unie, in samenwerking met een aantal universiteiten en bedrijven, in 2000 het project "Bubble Structure and Color Characterization Based on Machine Vision" lanceerde; Zuid-Afrika, Chili en andere landen hebben machine vision ook toegepast op de flotatiemonitoring van grafiet en platina metalen. Nationaal hebben onderzoeken naar de flotatiemonitoring van kolen en nikkel ook aanzienlijke vooruitgang geboekt.

Toepassingen van machine vision en vision sensoren

Machine vision technologie kan ook worden toegepast op intelligent transport, beveiliging, medische apparatuur, enz. Op medisch gebied kan machine vision artsen helpen bij het analyseren van medische beelden, zoals röntgenfluoroscopie, MRI-beelden, CT-beelden, enz. Op het gebied van wetenschappelijk onderzoek kan machine vision worden gebruikt voor materiaal analyse, biologische analyse, chemische analyse en life science analyse, zoals automatische classificatie en telling van bloedcellen, chromosoom analyse, identificatie van kankercellen, enz.