随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。接下来了解什么是机器视觉检测….

1.我国视觉机器人的发展现状与趋势

机器人技术是高新技术的重要组成部分。它的工业化进程在我国才刚刚开始。尽管已经取得了某些成就，但仍然存在许多困难和缺点。因此，它需要多方面的关注和支持。国家政策支持是加快高新技术产业化的重要前提。中国政府有关部门应当组织力量进行充分的调查研究，在此基础上制定切实可行的政策，促进机器人的推广应用和机器人的研发。例如在税收，投资和贷款方面为机器人行业实施支持政策。

机器视觉是一种主题技术，已广泛用于工业领域（例如制造检查）中，以确保产品质量，控制生产过程并感知环境。机器视觉系统将捕获的目标转换为图像信号，并将其传输到专用图像处理系统。根据像素分布，亮度，颜色等信息，将其转换为数字信号。图像系统对这些信号执行各种操作，以提取目标的特征。 ，然后根据判别结果控制现场设备的动作。

2.机器视觉技术在自动化行业中的典型应用

如今，自动化技术在我国正在飞速发展。人们对机器视觉有了更深的理解，他们对机器视觉的看法也发生了巨大的变化。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，使不适合手动操作的危险工作环境成为可能，使批量生产和连续生产成为现实，并大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理信息的能力也为工业生产中的信息集成提供了便利。随着机器视觉技术的成熟和发展，不难发现其应用范围越来越广。根据这些领域，我们可以粗略地总结一下机器视觉的五个典型应用。这五个典型的应用程序也可以从根本上总结机器视觉技术的应用。在工业生产中可以发挥的作用。

1.图像识别应用

图像识别是使用机器视觉来处理，分析和理解图像，以各种模式识别目标和对象。图像识别在机器视觉行业中最典型的应用是二维码的识别。二维码是我们通常使用的最常见的条形码类型。在这个小的二维代码中存储大量数据信息，并通过条形码跟踪和管理产品。通过机器视觉系统，可以轻松识别和读取各种材料表面的条形码，从而大大提高了现代化生产的效率。

2.图像检查应用

检查是机器视觉行业中最重要的应用之一。几乎所有产品都需要检查。手动检查有许多缺点。手动检查的准确性低。如果您长时间工作，则无法保证准确性。缓慢的速度很容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉也非常广泛地用于图像检测中，例如检测硬币边缘上的字符。在2000年10月发行的第五套人民币中，一元硬币的侧面具有增强的防伪功能。鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后过程中安装了视觉检查系统。此外，它还可用于印刷过程中的颜色套准和颜色比较检查，包装过程中饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条形码和字符识别以及玻璃瓶的缺陷检测。其中，通过机器视觉系统检测玻璃瓶的缺陷也包括药用玻璃瓶的类别。也就是说，机器视觉还涉及医学,主要检查包括尺寸检查，瓶子外观缺陷检查，瓶肩缺陷检查，瓶口检查等。

3.视觉定位应用

视觉定位要求机器视觉系统快速准确地找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据通过机器视觉获得的芯片位置信息来调整拾取头，准确地拾取芯片并进行绑定。这是机器视觉行业中视觉定位的最基本应用。

4.物体测量应用

机器视觉工业应用的最大特点是其非接触式测量技术，该技术也具有高精度和高速性能，但非接触式且无磨损，消除了因接触而造成二次损坏的隐患测量。常见的测量应用包括齿轮，连接器，汽车零件，IC组件的插针，麻花钻和罗丁螺纹测试。

5.对象分类应用

实际上，对象分类的应用是基于识别和检测后的链接，并且图像通过机器视觉系统进行处理以实现分类。在机器视觉工业应用中，它通常用于食品分类，零件表面缺陷的自动分类以及棉纤维分类。

总结：瑞科智能在工业级机器视觉领域也有多年深耕，并研发出工业机器人3D视觉引导系统、二维定位等国内领先的技术。