奥普特-供需共振加速智能制造工业视觉龙头大有可为-210819（40页）.pdf

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1、机器视觉广泛应用于智能制造，行业扩展空间大图像数据信息密度高，孕育机器视觉千亿市场图像数据包含了丰富的信息量，是工业数据的核心来源之一，而视觉是图像数据采集的核心入口。信息技术的发展带来了数据量的爆发，技术创新、政策演进、企业需求和人才红利共同推动数据成为核心战略资源，丰富的数据信息已经成为企业乃至国家决策的重要参考。按照数据的不同表现形式分类，一般有字符数据、音频数据、图像数据等类别，其中，图像数据是信息含量最丰富的一环，一张图片可以包含位置、距离、尺寸、颜色以及文字等诸多丰富的信息，而视觉技术是采集图像数据的主要途径。机器视觉在各行业中应用广阔，具有举足轻重的地位。工业视觉是指机器视觉在工

2、业领域的应用，近年来机器视觉应用到了工业生产的各个环节之中，渗透率不断上升。以汽车生产线为例，从汽车的核心动力系统的原材料质量检测，到装配过程中的引导安装，再到整个系统的装配出场确认;从汽车零部件打磨，到其焊接焊点检测，再到最终装配引导和缝隙检测;从整车的焊接缝隙测量，到外观喷漆坏点划痕检测，再到车辆内饰破损、颜色与亮度检测以及信息溯源，其整条生产线大量运用到了机器视觉技术。同时，机器视觉在半导体、3C 电子、医药等其他领域中也有类似的运用，覆盖了工业生产的方方面面，具有举足轻重的地位。工业视觉具有四大功能，检测功能具有较高的技术门槛。从功能实现的角度来看，机器视觉在工业生产中的丰富应用可以总结为四大方向：1)识别：指基于目标的外在特征进行甄别，例如二维码识别、颜色识别等，是工业视觉最基础的应用;2)测量：指利用图像信息计算目标的几何尺寸，例如测量芯片高度、组装缝隙等;3)定位：指获得目标的位置信息，主要用于定位后引导机械臂作业、定位组装器件接口等场景;4)检测：指检测目标外观，判断是否有缺失、损坏等，例如划痕检测、磨损检测等。通常来说，检测功能对机器视觉系统的性能上限有着最高的要求，因为检测主要针对于各种目标器件上的细微损坏，而这种损坏因为与附近部分区别较小，导致难以识别，因而对于机器视觉的精度有更高的要求。

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