„Machine Vision Application“ Anwendung von Machine Vision und Vision-Sensoren

In industriellen Umgebungen werden Anwendungen der maschinellen Bildverarbeitung immer ausgereifter und spielen eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Flexibilität und Automatisierung der industriellen Produktion. Darüber hinaus verbessert die Verwendung von maschineller Bildverarbeitung zur Ersetzung der künstlichen Bildverarbeitung in gefährlichen Arbeitsumgebungen oder Situationen, in denen die künstliche Bildverarbeitung die Anforderungen nicht erfüllt, auch die Sicherheit von Arbeitsabläufen. Das Bilderkennungssystem, das Bilderkennungstechnologie zur Erkennung von Produktfehler, Druckfehlern und Schweißqualitätsfehlern auf Leiterplatten auf der Montagelinie verwendet, ist ein erfolgreiches Beispiel für die Anwendung von Systemen der maschinellen Bildverarbeitung im industriellen Bereich. Druck und Verpackung, Automobilindustrie, Halbleitermaterialien, Lebensmittelproduktion usw. sind alles Anwendungsbereiche der maschinellen Bildverarbeitung im industriellen Bereich.

Zum Beispiel ist in der landwirtschaftlichen Produktion ein Teil der Arbeit die Beurteilung des Aussehens von Feldfrüchten oder landwirtschaftlichen Produkten, wie z. B. die Qualitätsprüfung von Obst, die Beurteilung der Reife von Obst, der Wachstumsstatus von Feldfrüchten und die Identifizierung von Unkräutern usw. Diese Aufgaben, die früher hauptsächlich auf die menschliche Sehkraft zur Identifizierung und Beurteilung angewiesen waren, können teilweise oder vollständig durch maschinelle Bildverarbeitungstechnologie ersetzt werden, wodurch landwirtschaftliche Automatisierung und Intelligenz realisiert werden. Zum Beispiel entwarf das Team von Huang Xiuling von der Nanjing Forestry University eine intelligente Sortierproduktionslinie, die die Apfelqualität dynamisch und in Echtzeit erkennen kann. Auf der Produktionslinie erfassen drei gleichmäßig verteilte Kameras gleichzeitig Oberflächeninformationen von Äpfeln, und das intelligente Computersteuerungssystem führt eine umfassende Analyse der gesammelten Informationen durch, um die Äpfel zu sortieren. Einige Experten sagten jedoch, dass die derzeitige Anwendung der maschinellen Bildverarbeitung in der landwirtschaftlichen Produktion aufgrund der komplexen Variabilität und der unstrukturierten Merkmale der landwirtschaftlichen Umgebung noch nicht ausgereift ist und weiter verbessert werden muss.

Auch in Prozessen wie Exploration und Sammlung sowie Nichteisenmetallurgie hat die maschinelle Bildverarbeitungstechnologie großes Potenzial. Die Erzaufbereitung ist ein wichtiger Schritt bei der Verarbeitung von Mineralressourcen, und das Niveau der Mineralverarbeitung wirkt sich direkt auf die Gewinnung von Mineralressourcen aus. In den letzten Jahren hat die Überwachungstechnologie von Mineraloberflächenmerkmalen auf Basis maschineller Bildverarbeitung große Aufmerksamkeit von wissenschaftlichen Forschungseinrichtungen in Industrieländern auf sich gezogen. Daten zeigen, dass die Europäische Union im Jahr 2000 in Zusammenarbeit mit einer Reihe von Universitäten und Unternehmen das Projekt „Blasenstruktur und Farbcharakterisierung basierend auf maschineller Bildverarbeitung“ gestartet hat; Südafrika, Chile und andere Länder haben maschinelle Bildverarbeitung auch zur Flotationsüberwachung von Graphit und Platinmetallen eingesetzt. Im Inland wurden auch bei der Flotationsüberwachung von Kohle und Nickel erhebliche Fortschritte erzielt.

Anwendungen von maschineller Bildverarbeitung und Bildsensoren

Maschinelle Bildverarbeitungstechnologie kann auch in den Bereichen intelligenter Transport, Sicherheit, medizinische Geräte usw. angewendet werden. Im medizinischen Bereich kann maschinelle Bildverarbeitung Ärzte bei der Analyse medizinischer Bilder wie Röntgenfluoroskopie, MRT-Bildern, CT-Bildern usw. unterstützen. Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung kann maschinelle Bildverarbeitung für Materialanalysen, biologische Analysen, chemische Analysen und biowissenschaftliche Analysen verwendet werden, wie z. B. automatische Klassifizierung und Zählung von Blutzellen, Chromosomenanalyse, Krebszellidentifizierung usw.