什么是机器视觉？
2023-08-24
众所周知，人的眼睛是感官器官中最重要的一部分，通过视觉我们能够感知世界、理解事物，甚至与周围环境进行互动。然而，随着科技的飞速发展，一个新的概念逐渐走入人们的视野——机器视觉。它是一种模仿人类视觉系统的技术，利用摄像机和计算机等设备，为机器赋予“看”的能力。
众所周知，人的眼睛是感官器官中最重要的一部分，通过视觉我们能够感知世界、理解事物，甚至与周围环境进行互动。然而，随着科技的飞速发展，一个新的概念逐渐走入人们的视野——机器视觉。它是一种模仿人类视觉系统的技术，利用摄像机和计算机等设备，为机器赋予“看”的能力。
随着科技的进步和需求的增长，传统的人工目视检测已经无法满足高质量、高效率的生产需求，这种方法不仅在产物检验中速度慢、效率低，而且在检验过程中容易出现错误，导致检验结果不准确。如今，随着计算机技术、人工智能等科学技术的产生和发展，以及研究的深入，现代工艺生产逐渐引入了表面缺陷检测技术。该技术提高了生产作业的效率，避免了人工判断问题的主观性，实现了更好、更准确的表面缺陷检测。
作为人工智能的下一步，机器学习被定义为可以在比标准计算机更少的人类交互下运行和处理的系统。那么，深度学习是机器学习的一种范式，是指利用模拟人脑的神经网络进行推理的系统。考虑到工业自动化，机器学习减少对人工干预的需求，而深度学习走得更远，专注完全消除人工干预。工业4.0:深度学习是当前工业增长时代的支柱，允许小型成像自动化，从而节省时间和金钱成本。 机器学习和深度学习之间的主要权衡是，机器学习将需要更少的计算能力，而深度学习将需要更多的计算能力。
机器视觉凭借其检测精度高、速度快、有效避免人工检测带来的主观性和个体差异等优势，在机器视觉公司领域发挥着越来越重要的作用。机器视觉检测技术大大提高了检测系统的效率，可以对检测系统的数据进行统计和分析。在精密制造业中，机器技术被广泛用于检测生产过程中工件的产物缺陷，是实现高质量产物生产和降低成本的理想选择。
随着科技高速的发展，锂电行业成为人们生活中不可或缺的能源解决方案。然而，纷繁复杂的生产过程和快速增长的市场需求给锂电行业带来了巨大的挑战。其中，表面瑕疵对电池性能和安全性的影响不容忽视。在过去，锂电行业瑕疵检测主要依靠人工目测和经验判断，效率低下且准确度有限。然而，随着自动化和智能化技术的发展，表面瑕疵检测系统应运而生。这一先进技术将为锂电行业带来可观的机遇和突破。
整个锂电设备正在坐拥动力电池产能扩张、制造升级所带来的产业红利。锂电检测设备公司当前应警惕行业高速增长背后潜在的四大挑战。因为材料、结构和使用的特殊性，锂电池的生产较一般产物安全要求更高。生产环节多达四五十道工序，人工检测效率低，漏检率高，难以满足自动化生产的需求
在机器视觉系统中，镜头的主要作用是将成像目标在图像传感器的光敏面上。镜头的质量直影响到机器视觉系统的整体性能，合理地选择和安装镜头，是机器视觉系统设计的重要环节。
锂电池是新能源增长较快、未来预期最为乐观的应用领域，对于电池制造商来说，想要抢占更多市场份额就需要稳定生产出更安全更高质量的锂电池。锂电池制造检测可分为电极、装配、化成、模组和电池包系统四大阶段，每个阶段都会遇到许多棘手问题，下面举例常见的锂电外观缺陷检测难题。
从动力电池到移动电源，锂电行业已经成为现代科技的重要支柱之一。然而，随着市场的日渐竞争，品质管控已经成为锂电行业发展的核心关注点。如何提高生产质量并降低不良率?如何提升工作效率并降低成本支出?锂电池产业制造过程中的痛点，由于锂电池的制造工艺较为复杂，工序繁多，其每道工序都会影响锂电池的性能。在成本控制和政策导向的双重压力下，降低成本是目前锂电池厂商的迫切需求，所以，高效率、低能耗、高精度的自动化是锂电池生产的必然趋势，也是动力电池得以大规模制造的条件。
九十年代中后期开始，我国机器视觉进入理论探索阶段。到本世纪初，逐步掌握了简单的机器视觉软硬件产物，并搭建了机器视觉初级应用系统。约从2010年起，础滨算法加速发展，促进了机器视觉行业发展。我国机器视觉行业大致经历了理论探索、行业应用和深度理解等阶段，逐渐走向成熟。在这个过程中，政策起到了催化剂作用，“十四五”期间，全国各地都提出了机器视觉行业的发展目标。根据公开数据，2020年我国工业自动化市场规模突破2000亿元，到2021年，我国自动化及工业控制市场规模达到2530亿元。