⒏ 瓶裝啤酒生產流水線檢測系統：可以檢測啤酒是否達到標準的容量、啤酒標簽是否完整⒐ 大型工件平行度、垂直度測量儀：采用激光掃描與CCD探測系統的大型工件平行度、垂直度測量儀，它以穩定的準直激光束為測量基線，配以回轉軸系，旋轉五角標棱鏡掃出互相平行或垂直的基準平面，將其與被測大型工件的各面進行比較。在加工或安裝大型工件時，可用該認錯器測量面間的平行度及垂直度。⒑ 螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測器件：以頻閃光作為照明光源，利用面陣和線陣CCD作為螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測器件，實現熱軋螺紋鋼幾何參數在線測量的動態檢測系統。經歷過長期的蟄伏，2010年中國機器視覺市場迎來了爆發式增長。黃浦區品質機器視覺系統執行標準

在布匹的生產過程中，像布匹質量檢測這種有高度重復性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成，在現代化流水線后面常常可看到很多的檢測工人來執行這道工序，給企業增加巨大的人工成本和管理成本的同時，卻仍然不能保證100 %的檢驗合格率（即“零缺陷”）。對布匹質量的檢測是重復性勞動，容易出錯且效率低。流水線進行自動化的改造，使布匹生產流水線變成快速、實時、準確、高效的流水線。在流水線上，所有布匹的顏色、及數量都要進行自動確認（以下簡稱“布匹檢測”）。采用機器視覺的自動識別技術完成以前由人工來完成的工作。在大批量的布匹檢測中，用人工檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以**提高生產效率和生產的自動化程度。嘉定區新能源機器視覺系統生產過程其他配套設備：光源、顯示、PLC控制系統等等。

70年代，機器視覺形成幾個重要研究分支：①目標制導的圖像處理；②圖像處理和分析的并行算法；③從二維圖像提取三維信息；④序列圖像分析和運動參量求值；⑤視覺知識的表示；⑥視覺系統的知識庫等。機器視覺的阿喀琉斯之踵：據麻省理工《技術評論》報道，來自谷歌和OpenAI研究所的研究人員發現了機器視覺算法的一個弱點：機器視覺會被一些經過修改的圖像干擾，而人類可以很容易地發現這些圖像的修改之處。 [7]機器視覺的應用主要有檢測和機器人視覺兩個方面：

該系統主要利用線陣CCD的自掃描特性與被檢查鋼板X方向的移動相結合，取得金屬板表面的三維圖像信息。⒊ 汽車車身檢測系統英國ROVER汽車公司800系列汽車車身輪廓尺寸精度的100%在線檢測，是機器視覺系統用于工業檢測中的一個較為典型的例子，該系統由62個測量單元組成，每個測量單元包括一臺激光器和一個CCD攝像機，用以檢測車身外殼上288個測量點。汽車車身置于測量框架下，通過軟件校準車身的精確位置。測量單元的校準將會影響檢測精度，因而受到特別重視。每個激光器/攝像機單元均在離線狀態下經過校準。同時還有一個在離線狀態下用三坐標測量機校準過的校準裝置，可對攝像頂進行在線校準。按成像色彩劃分，可分為彩色相機和黑白相機；

電子制造行業仍然是拉動需求高速增長的主要因素。2011年機器視覺產品電子制造行業的市場規模為5.0億人民幣，增長35.1%。市份額達到了46.3%。電子制造、汽車、制藥和包裝機械占據了近70%的機器視覺市場份額。機器視覺（Machine vision）視覺系統工作原理簡圖機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺；同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以**提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成，是實現計算機集成制造的基礎技術。這些因素必須采取一致的方式對待。嘉定區新能源機器視覺系統生產過程

· 工作距離 (WD) - 攝像機鏡頭與被觀察物體或區域之間的距離。黃浦區品質機器視覺系統執行標準

由于上述原因，圖像識別處理時應采取相應的算法，提取雜質的特征，進行模式識別，實現智能分析。Color檢測一般而言，從彩色CCD相機中獲取的圖像都是RGB圖像。也就是說每一個像素都由紅（R）綠（G）藍（B）三個成分組成，來表示RGB色彩空間中的一個點。問題在于這些色差不同于人眼的感覺。即使很小的噪聲也會改變顏色空間中的位置。所以無論我們人眼感覺有多么的近似，在顏色空間中也不盡相同。基于上述原因，我們需要將RGB像素轉換成為另一種顏色空間CIELAB。目的就是使我們人眼的感覺盡可能的與顏色空間中的色差相近。黃浦區品質機器視覺系統執行標準

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