工业机器视觉的六大特性

机器视觉的使用能够节省生产时间、降低生产成本、优化物流过程、缩短生产线工时长、提高生产率和产品质量、减轻测试及检测人员劳动强度、减少不合格产品的数量、提高设备利用率等。不同行业、不同用途的机器视觉系统在高速数据处理设备、高分辨率图像采集设备、高精度运动控制设备的共同作用下，通常具有如下特点。

①精度高。在机器视觉测量中提供高精度和低不确定度的决定性因素是获取的图像的分辨率。一般机器视觉系统采用高分辨率的图像采集设备，例如灰度面降相机的图像分辨率可达2560x1920（家用数码相机最高分辨率是1024X768），以保证其检测精度。这方面已经远远超过了传统人工操作时的检测精度。

②数字化分析与处理能力。机器视觉系统不仅能够在定位、识别过程中做出类似人眼的判断；同时能够进行快速精确的定位测量与数据分析，保证了机器视觉系统更易于与其他生产控制系统、管理系统进行融合。

③非接触。机器视觉系统与被测对象之间不直接接触，不会对被测物体造成任何损伤和影响；在环境比较恶劣时，机器视觉技术有着天然的优势。

④连续性和稳定性。机器视觉系统能够避免由人工操作带来的产品质量不稳定，同时能够进行长时间的连续作业，且不疲劳。

⑤较宽的光谱响应范围。机器视觉系统能够利用人眼看不见的光谱波段进行分析，如红外、紫外、X光等，实现特殊要求下的视觉识别与检测，扩展了检测范围。

⑥快速性。在图像数据采集方面，现场可编程门阵列（FPGA）的应用使得机器视觉系统能够及时处理高速相机采集的大量图像数据，同时具有高速响应能力的运动机构也使现代机器视觉系统能够实现大批量、高速运动物体的捕捉、识别、检测并进行相应动作。