瑞利光学(图)-光学镜头模具-光学镜头

　　1.安防监控

　　这是当前备受机器视觉关注的一个领域。机器视觉打*了传统视频监控系统的限制，增加了系统的智能，使得智能视频分析得以逐步实现。以公共场所的视频监控为例，通过运用机器视觉技术，可以实现对可人物的自动检测、人脸识别、实时跟踪，必要时还可以实现多摄像机接连跟踪，同时发出告警，光学镜头模具，存储现场信息。

　　2.智能交通

　　机器视觉在交通领域有着广泛的应用。例如，在高速公路上及卡口处，对来往车辆进行车型、牌照等识别，甚至对行驶车辆的违规行为进行识别。在汽车上对驾驶员面部图像进行分析，判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。再如，无人驾驶汽车借助于机器视觉技术，使用摄像头、激光/毫米波/超声波雷达、GPS等感知道路环境信息，自动规划和控制车辆的安全行驶。

　　有数据显示，2016年全球机器视觉系统的市场规模约46亿美元，

2017年约50亿美元，2018年达到55亿美元，年增长率为10%左右。中国机器视觉市场的增长是从2010年开始的，2017年市场规模约68亿元，预计到2020年或达780亿元，市场增长率将超过100%。

　　机器视觉行业的快速发展有赖于工业自动化的蓬勃发展，国内的企业想要在这个优胜劣汰的行业中站稳脚跟，需要不断的发展自身，技术的不断提升，生产力的****，降低成本，提升质量。瑞丽光学的价值主张是科技之光，共创未来，期待与您一起拓宽自动化的道路。

　　机器视觉检测技术的不断发展，有赖于技术人员的不懈努力及*，可是现今机器视觉检测技术有哪些瓶颈呢?今后的发展方向又是怎样的呢?瑞丽光学机器视觉下面就给大家分析一下：

　　在机器视觉的智能图像处理技术的发展中，还存在不少技术瓶颈，如：

　　(1)稳定性：某种处理方法往往在研究和开发中表现良好，但在复杂多变的应用环境中，却不时地出现问题。例如人脸识别系统，在目标配合时识别率可高达95%以上，但在实际监控环境下，识别率就会大大下降。

　　(2)实时性：如果图像的采集速度、处理速度较慢，再加上新近引入的深度学习类算法，加大了系统实时处理的难度，跟不上机器运行和控制的节奏。

　　(3)准确性：机器视觉系统要求图像识别和测量的准确性接近100%，任何微小的误差都有可能带来不可预测的后果。例如目标*的误差会使装配出来的设备不符合要求。

　　(4)系统能力：目前的嵌入式图像处理系统，存在芯片的计算能力不足，存储空间有限等问题，常常不能满足运算量较大的图像处理运算，如*网络的迭代运算，光学镜头图片，大规模矩阵运算等。

　　今后机器视觉中智能图像处理的发展主要体现在以下几个方面：

　　(1)算法：传统算法继续不断有所突*，新一波人工智能浪潮带来不少新的性能优良的图像处理算法，如深度学习(DL)，卷积*网络(CNN)，生成对*网络(GAN)，等等。

　　(2)实时性：出现更多结构新颖、资源充足、运算快速的硬件平台支撑，例如基于多CPU、多GPU的并行处理结构的计算机，海量存储单元等。

　　(3)嵌入式：新的高速的信号处理器阵列，超大规模FPGA芯片。

　　(4)融合处理：从单图像传感器发展到多传感器(多视点)的融合处理，可更加充分地现场信息。还可融合多类传感器，如图像传感器、声音传感器、温度传感器等共同完对现场目标*、识别和测量。

　　总之，无论是“中国制造2025”还是“工业4.0”都离不开人工智能，离不开计算机视觉，而智能图像处理是机器视觉的核心技术，随着图像处理水平的不断****，一定会有力推动机器视觉的迅速发展。

　　沃德普认为机器视觉技术是不断的发展的，镜头光学原理，工业自动化也不断的更新换代，产品检测需要不断的提升检测技术来****产品质量。

　　应用案例

　　1.系统布置

　　在轿车自动化下线工位车身两侧布置两台检测机器人。为了对车身内部的一些重要的特征点也可以进行测量，并兼顾车身前后关键功能点，光学镜头，经过机器人三维真模拟，并结合现场布局，确定检测工作站布局。

　　2.测量点方案及模拟

　　(1)测量点数的计算

A车焊装自动化线的生产节拍为130s/台，滑橇输送时间20s，机器人单个特征点的检测时间约2.5s。按此计算，两机器人多的测量点数为：(130-20)/2.5=88个点。

　　(2)测量点的选择、模拟与确认

整个焊装生产线共有四个关键的总成状态：侧围总成、发动机舱总成、地板总成及车身总成。我们只采用了一套在线检测系统，即白车身的在线检测系统，因此，测量的点数越多，在线监控的视野也就越广阔。在计算机真之前，以固定式三坐标测量点为基础，并根据测量点的重要性，经过计算机三维真模拟及现场调试，共确定了77个测量点。

　　3.检测的实现及可实现的功能

　　(1)检测过程

如图2所示，白车身在滑撬上运动到检测工作站停下并确*，线控制器给检测站控制器发“到位”信号→站控制器给机器人发“车型”及“启动”信号→机器人接到信号后开始工作，机器人在每个测量点向测量控制器发“测量请求”和“测点ID”

信号，等待测量控制器发回的“测量完成信号”→测量系统接到信号后开始测量并记录数据，然后传递到测量分析软件进行处理，测量结束后向机器人发“测量完成”信号→机器人收到“测量完成信号”后开始向下一测量点运动，至此完成全部待测点的测量。