機器視覺(Machine Vision)是一種模擬人眼對環(huán)境和事物進行感知和識別的技術(shù),但它使用的是計算機和相機設(shè)備。機器視覺系統(tǒng)一般由圖像采集設(shè)備(如攝像頭)、光源、圖像處理軟件和輸出接口(通常是電腦或嵌入式系統(tǒng))組成。
在圖像被采集后,機器視覺軟件會對其進行一系列復雜的算法處理,以完成例如物體識別、定位、檢測缺陷、計數(shù)、測量尺寸等任務。這些算法可以包括圖像濾波、邊緣檢測、紋理分析、顏色識別以及更高級的機器學習或深度學習方法。
機器視覺在很多領(lǐng)域都有廣泛的應用:
(1)制造業(yè):檢查產(chǎn)品質(zhì)量,例如檢測產(chǎn)品上是否有缺陷或瑕疵。
(2)醫(yī)療診斷:用于分析醫(yī)學影像,如X光、MRI和CT掃描。
(3)交通和內(nèi)部物流:用于自動駕駛和車輛識別。
(4)安全監(jiān)控:用于人臉識別或異常行為檢測。
(5)農(nóng)業(yè):用于識別病蟲害、分析土壤質(zhì)量等。
(6)零售業(yè):用于自動結(jié)賬和庫存管理。
機器視覺與人眼的最大不同之處在于,它可以在多個維度和光譜范圍內(nèi)進行分析,甚至包括人眼無法感知的紅外或紫外光譜。這使得機器視覺在某些特定應用場景中具有超過人眼的性能。
機器視覺可用于優(yōu)化物流流程的各個階段,包括物品和貨物的分揀、檢查、供應和記錄。人工智能和工業(yè)相機在其中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。然而,如果企業(yè)還不熟悉這項技術(shù),又該如何開始其自動化之旅?與許多情況一樣,關(guān)鍵在于一步一個腳印。
工業(yè)相機已廣泛應用于各個領(lǐng)域:從設(shè)備、工廠和機械工程到醫(yī)療技術(shù)、農(nóng)業(yè)和物流。它們被廣泛用于各種任務,如在線質(zhì)量檢查和一般質(zhì)量控制。它們與生產(chǎn)線相連,檢查產(chǎn)品是否存在偏差或缺陷,以便在產(chǎn)品離開生產(chǎn)車間前對其進行分類。他們還擅長分類和跟蹤。通過識別代碼、缺陷或其他特征,這些相機可以確保在整個供應鏈中進行正確的分類和處理。與人眼相比,機器視覺系統(tǒng)的工作速度更快、更準確、更可靠,因為即使在高速運轉(zhuǎn)的情況下,它們也不會遺漏任何細節(jié)。此外,員工也可以從 "單調(diào) "的分揀和檢查任務中解脫出來,不再需要進行腦力勞動。
隨著人工智能(AI)和機器視覺技術(shù)的飛速發(fā)展,這些先進技術(shù)逐漸被運用到內(nèi)部物流管理中,極大地提高了各個環(huán)節(jié)的效率和準確性。本文將探討以AI驅(qū)動的機器視覺在內(nèi)部物流領(lǐng)域的具體應用和多重好處。
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