机器视觉在安防行业的应用

发布日期：2017-09-01 作者：admin 点击：

在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 ??
机器视觉的概念及原理
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。通过机器视觉产品(如工业相机等)，将被摄取目标转换成数字图像信号，传送给专用的图像处理系统;图像系统会对这些信号进行各种运算来抽取目标的表面特征或行为特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。

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如上图，是一个完整的机器视觉系统，左边矩形框内，属于机器视觉的范畴。机器视觉的范畴包含相机、镜头、光源和相应的算法和软件。

机器视觉技术在安防领域的应用
机器视觉在安防领域应用较为广泛。比如：
智能交通：在交通行业，与其他识别技术相比，机器视觉具有成本低、稳定性强、准确性高、应用范围广等优点，目前已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到了广泛的应用,比如车牌识别、车身颜色识别、车型识别、违章识别、车流量统计、流量控制等。
双目/多目立体视觉：双目立体视觉技术是基于视差原理，并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。双目立体技术核心目的是提高识别的准确率，由于立体视觉技术形成的视场中带有物体的三维几何信息，因此能够有效的设定检测规则，排除光线、影子等干扰因素，大幅度提高智能分析的准确度。采用双相机或者多相机，对视场内空间的自由运动的三维位置坐标及姿态进行高精度的测量，可以根据标定结果对运动目标进行高精度跟踪。由于双目/多目立体视觉能够辨识目标的三维坐标、姿态、相对距离、与背景环境的空间距离，因此能适应复杂的跟踪背景环境。

仪表读数获取和监测：目前仪表主要分为指针式仪表和数显式仪表。指针式仪表简单可靠,维护容易,价格低廉.不仅种类多,而且数量大,如压力表、百分表、千分表、汽车仪表、航空仪表等等.数显式仪表读数准确方便，测量速度快。在某些情况下，需要对这些仪表的读书进行监控。而这对于检定人员来说无疑是一项枯燥而令人厌倦的工作。受人的主观因素如人的观测角度、观测距离及疲劳强度等影响,误差可能会很大,可靠性不高,而且检定效率低,劳动强度大。机器视觉的数显仪表读数技术，是实现各种数显仪表互联、集成和监控，方便实现管控一体化技术。

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机器视觉的发展前景

采用机器视觉可以完成人工很难实现的任务，特别是在需要高速、高精度要求的系统中。比如，电子制造业、汽车制造业、包装与印刷业、化工、能源、加工机械等行业都是机器视觉的用户或者潜在用户。一方面，从国际市场看，机器视觉目前最大的应用领域是半导体电子制造业。而中国目前已经成为全球最主要的生产制造基地，全球一半以上的手机是中国制造，很多半导体公司都在中国设有生产工厂，这些企业需要大量的机器视觉系统。另一方面，中国的工业生产正从依赖廉价劳动力转向更高程度的自动化生产，这也带来了对自动化设备的大量需求。另外，中国早期的工业设备自动化程度普遍较低，需要大量的更新换代，这些都构成了对包括机器视觉在内的自动化设备的庞大市场需求。