施努卡苏州智能装备有限公司 2021-04-02 10213 0
用最简单的术语来说，机器视觉可以定义为一种技术类型，它使计算设备能够检查和评估静止或运动图像。在过去的二十年中，机器视觉系统发展迅速，已成为物流和制造业等行业不可或缺的一部分。随着视觉系统变得越来越强大，并提供了更多的自动化机会，对机器视觉的需求呈爆炸性增长也就不足为奇了。据预测，到2025年，全球机器视觉市场有望达到180亿美元以上。到2027年，该市场可能产生超过210亿美元的收入。
机器视觉系统是从光学，电子，软件，人工智能等方面的发现演变而来的。
1839年
Daguerreotype相机以其发明者Louis Daguerre的名字命名，成为第一款为商业生产而开发的相机。
1907年
俄罗斯发明家鲍里斯·罗辛（Boris Rosing）开发了电子扫描作为复制图像的方法。
1929年
显像管成为第一个能够发送和接收图像的实用电子系统。
1939-1943
由RCA和阿尔伯特·罗斯（Albert Rose）推出的Image Orthicon电子管在1946-68年间成为美国广播公司的普通电子管。
1950年
介绍了Vidicon管，这是一种摄像机管设计，其中目标材料是某种光电导体。直到1970年代后期，NASA几乎在所有深空探测器上都使用了Vidicon相机。
1960年
被视为“计算机视觉之父”的拉里·罗伯茨（Larry Roberts）在其麻省理工学院（MIT）博士中讨论了从2D视图中提取3D几何数据的可能性。论文。
1963年
美国工程师Frank Wanlass获得了在模拟和数字电路中使用的CMOS逻辑电路的专利。
1969年
美国贝尔实验室发明了电荷耦合器件或CCD，允许电荷沿着半导体表面从一个电容器转移到另一个电容器。
1974年
美国科学家布鲁斯·拜耳（Bruce Bayer）通过拜耳滤镜的发明，将生动的彩色图像捕获带入了数字摄影领域。
1986年至1990年
苹果公司开发了支持高速通信的IEEE 1394串行总线接口标准，并将其命名为Firewire。
1999年
千兆位以太网标准电缆投入使用，打破了摄像机链接协议的距离障碍，并提供了更高的速度。
2005年
索尼在2005年推出了首款智能相机。
机器视觉已产生重大影响的一些应用如下：
自动视觉测试和尺寸验证
条码读取
颜色验证
缺陷检测
光学字符识别
模式匹配
排序
可追溯性
视觉引导机器人
零件验证
机器视觉技术的五个突出优点如下：
1.成本优化
人工费用高，加上效率低下，良品率低，但是，用视觉系统替代劳动力将确保高质量的产品和无缝的操作，从长远来看，可以最大程度地提高您的利润。
2.质量控制
机器视觉设备可以在几秒钟内有效地验证产品的参数。这些确保了标准产品的生产，降低了故障风险并降低了报废率。
3.错误校对
机器视觉通过精确检查，消除有缺陷或组装错误的产品。
4.更安全的产品
它是在危险环境中劳动的最佳替代方案。
5.节省时间
机器视觉设备的速度和准确性超过了人类。借助摄像头中的传感器，设备可以迅速捕获数据，甚至可以在几秒钟内检查微观细节。
随着时间的流逝，技术发展日新月异，有更强大的解决方案。下面简要概述了机器视觉的两个最新趋势：
嵌入式视觉
嵌入式成像可在单个设备中提供图像捕获和处理功能。该视觉技术已进入多种工业应用，例如分拣和检查。嵌入式视觉不仅限于工业应用，甚至还在日常生活中找到了应用。自动驾驶汽车，无人驾驶飞机和智能手机等产品已开始利用嵌入式视觉。
液体镜片
随着视觉系统开始处理更复杂的应用，镜头性能不仅必须提高质量，而且还必须提高速度。通过改变电流或电压，液体透镜几乎可以立即改变其焦点。我们可以预期，将有更多的组件相机采用可自动控制液体镜头的嵌入式技术来开发，从而使视觉系统更加灵活，功能强大。
机器视觉系统在性能和灵活性方面已经有了长足发展，并提供了更多的自动化机会。在这个竞争非常激烈的时代，企业正在寻找能够最大程度提高净吞吐量并证明是值得的投资的技术。机器视觉就是这样一种创新，它可以提高公司的生产率并为您提供领先于竞争对手的优势。
