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嵌入式与PC式机器视觉系统的优劣势分析

发布日期:2019-04-27 作者: 开异智能技术(上海)有限公司

机器视觉作为中国实现智能制造和自动化领域改革的核心技术,近年来已经逐步被不同领域用户关注。目前机器视觉技术主要被应用在产品外观检测、机器人视觉定位引导、产品尺寸测量以及缺陷性检测等领域。
  机器视觉技术具有速度高、效率高、可靠性好等优势,对于自动化检测行业来说,避免了常规的人工检测带来的不准确、速度慢、人工成本高等问题。根据其结构的组成划分,目前主流的机器视觉系统主要包括两大类:PC式机器视觉系统和嵌入式机器视觉系统。

机器视觉检测


嵌入式视觉系统具有易使用、易维护、易安装等特点,能够快速搭建起可靠而有效的机器视觉系统,从而极大的加快应用系统的开发速度。PC式视觉系统是依托于计算机的视觉系统,主要由图像采集系统、数据处理系统等组成,包含工业相机、工业镜头、图像处理软件以及其他配件产品。
PC式机器视觉应用系统相比于嵌入式的检测系统具有尺寸较大、结构复杂,开发周期较长的劣势,但其优势也是非常明显。目前嵌入式可达到的理想精度及速度远不及PC式机器视觉系统,较为复杂的系统功能略显不足.

  据业界人事统计,中国机器视觉系统市场主要以相对简便的智能视觉系统为主,大约占到60%市场份额。就目前机器视觉系统技术现状而言,PC式视觉系统在测量精度、检测速度、灵活性等方面具有绝对优势,也因此PC式机器视觉系统占据了相对较高的行业份额。

 随着人工智能、物联网等领域对于视觉系统技术需求的提升和机器视觉技术的发展,嵌入式机器视觉将成为新的霸主,产品只有不断趋向于便捷化、一体化、高效化,才能在未来占据上风,从而推动视觉相关领域的发展进程。

第一:打光的稳定性

在机器视觉应用中,打光稳定性最影响测量的精度,因为只要是光照发生微小变化,测量结果都可能出现1到2个像素差。主要原因是光照的不稳定会影响到图像采集边缘位置发生变化,所以在机器视觉系统设计中将环境光的影响消除到最低,同时要保证配套的主动光源的稳定性。

第二:工件位置的一致性

工件位置的不一致性是导致测量检测的一个特别重要的关注要素。工业生产线上不论是在线检测还是离线检测,机器视觉系统在获取产品图片信息时需要确保产品所抵达的位置是同一个位置,否则会出现定位不准确,测量工具出现的位置就不准确,导致测量结果出现偏差,对于产品的合格性很难把控。



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