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机器视觉的五大典型架构和应用案例

发布日期:2022-01-12 23:00   来源:未知   阅读:

  视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域,设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头,准确拾取芯片并进行绑定,这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用香港最快最新开奖结果

  机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术,同样具有高精度和高速度的性能,但非接触无磨损,消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括齿轮、接插件、汽车零部件、IC元件管脚、麻花钻、罗定螺纹检测等。

  实际上,物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节,通过机器视觉系统将图像进行处理,实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。

  此前,得益于工业机器人市场的爆发,2010-2011年中国工业领域机器视觉市场曾出现过大幅增长,增速在30%左右。

  gongkong市场研究显示,去年以来,国内工业领域机器视觉市场规模达到26亿元,实现大幅增长,这是我国智能制造产业链初步形成拉动的效果。其中,电子制造行业是拉动市场增长的主要因素。未来,伴随中国智能制造的深入推进,行业对机器视觉的需求也将逐渐增加。

  gongkong预测,机器视觉市场将保持良好增长态势,预估今年增速在20%左右,市场规模将超过30亿元。

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