机械视觉（行业图像工艺）

机械视觉（工业图像处理）涉及使用自动化系统来解释和分析生产和制造环境中的视觉数据。这一术语通常被描述为 "有眼睛的机器"，因为照相机、照明系统和软件协同工作，捕捉和分析视觉数据，并在此基础上得出自动决策。

机械视觉的运行模式

机械的视觉系统由摄像头、照明、图像处理、软件算法和将捕捉到的信息转化为具体操作的控制单元组成。典型的应用包括元器件的精确定位、产品的自动分拣和分拣--有针对性地从混乱装满的容器中取出单个零件。

经典的图像处理系统是基于规则的，而现代化的机器视觉解决方案则越来越多地使用深度学习（DL）和人工神经网络来可靠地处理复杂或多变的需求。这使机器能够复制与人类感知能力相当的认知性能，但速度明显更快和更强大。

应用区域和优势

机械视觉是行业自动化的关键驱动力。在质量保证方面，该技术可精确检测出有缺陷的产品，从而减少废品率，提高产品质量。在物流领域，它可用于读取条形码和二维码，并沿着供应链透明地跟踪产品。此外，机械视觉系统还能提高生产率，因为它具有持续的可靠性，并能大大加快生产工艺。

一个特别重要的应用领域是光学调查。传统的行业图像处理系统在区分环境造成的图像波动和质量偏差时往往会达到极限。基于人工智能和深度学习的机器视觉模型可以可靠地识别这些差异，并自动将检测项目分类，例如分为 "OK"（可接受）和 "NOK"（不可接受）。因此，机器视觉能够为复杂的检测任务提供强大的解决方案，而传统的图像处理工艺很难或根本无法实现这些任务。