机器视觉可用于哪些方面机器视觉系统一般用于什么行业

1, 机器视觉系统一般用于什么行业

图像采集设备机器视觉教学实验平台是专门针对大学和研究机构开展机器视觉教学和研究的机器视觉教学实验平台，提供包括图像测量、检测、定位、跟踪识别等多个图像处理库函数，功能强大，可覆盖工业生产、机器视觉、智能交通、航空航天等众多图像处理应用领域。
机器视觉图像处理教学实验开发平台可利用其提供的大量图像处理和机器视觉算法进行二次开发，解决现代工业产品生产过程中涉及的各种各样视觉问题。实验平台结构开放，提供扩展接口，也可添加自己的图像处理优异算法。
提供多种图像处理实验，如图象分割、图象融合、机器学习、模式识别、图象测量、图象处理、模式识别和人工智能、三维测量、双目立体视觉等实验，可以培养学生对机器视觉产品知识的深入理解和掌握，锻炼学生的研究能力，创新思维以及独立解决技术难题的能力。
作为一套完整的机器视觉教学实验开发平台，使用者可利用其配套的工业相机、LED光源、工业镜头、支架、算法软件等搭建自己的视觉处理系统原型，了解图像采集设备等配件的应用和选型，轻松设计、印证和评估自己的视觉系统，特别适合于大学和研究机构开展机器视觉教学和科研工作。

2, 机器视觉的应用有哪些？

机器视觉的应用：
1、食品安全监测
在流水化作业生产、产品质量检测方面，有时候需要工作人员观察、识别、发现生产环节中的错误和疏漏。无论人的责任心有多强，注意力有多集中，他都有可能会疲劳、疏忽、走神，造成瑕疵品流向市场。
2、制造业
制造业竞争加剧、成本压力迫使其重视生产效率质量将促进机器视觉技术的应用。为了提高生产效率，降低人力成本，工业生产和管理中的某些人工环节正逐渐被机器代替。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。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。而且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。
同时，机器视觉技术还能在超标准排放烟尘、污水等方面发挥作用。利用机器视觉，能够及时发现机房及生产车间的的火灾、烟雾等异常情况。利用机器视觉中的面相检测、人脸识别技术，可以帮助企业加强出入口的控制和管理，提高管理水平，降低管理成本。
3、太阳能、交通监控
近年来新兴行业的发展给机器视觉市场也带来了新的市场空间。在太阳能领域，太阳能电池和模块生产者使用机器视觉来检测产品、识别和跟踪产品以及装配产品。在交通监控领域，可以利用车牌识别技术、图像分析技术，自动识别车牌，发现违章停车、逆行、发现交通肇事车辆等。此外，如地质灾害对地震预防、山体滑坡、泥石流、火山喷发的发现识别、防范，水文监测对河流水文状况的观测等领域机器视觉技术都有巨大空间有待挖掘。
未来的市场前景：
传统制造业面临新的颠覆，转型升级将给中国自动化行业带来巨大的市场机遇。而机器视觉作为自动化界高智能化产品，未来具有巨大的发展潜力。
中国的电子制造和代工厂商过去几年正在采购大量自动化设备取代人工，以应对中国愈演愈烈的缺工现象，未来几年这一现象将达到高潮。台资工厂纷纷选择提高自动化程度，其自动化换装高潮将在未来2-3年内到来，必将为机器视觉产品在该行业的应用带来新的增长点。
据一项权威发布的行业预测报告，中国机器视觉行业的市场规模将持续增长，在2015年将达到30亿元，而在2016年将达到38亿元，到2018年以前达到50亿美元。

3, 机器视觉主要运用在哪些领域？

由于机器视觉可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，人们逐渐将机器视觉系统广泛地用于天文行业、医药行业、交通航海行业以及军事行业领域等。科天健根据机器视觉目前在各行业的应用，整理出以下具体应用方向：
(1)军事
航空着陆姿势、起飞状态；弹道/火箭喷射、子弹出膛、火炮发射；爆破分析炮弹爆炸、破片分析、爆炸防御；撞击、分离以及各种武器性能测试分析，点火装置工作过程等。
(2)科学研究
结晶；PIV的流体、粒子研究；燃烧、敷层过程测量。
(3)生产领域
产品喷溅、封装、压轧、织网、膜压、绕线、切削、裁剪、采掘；机械运转动作分析或故障诊断等。
(4)生物
运动学、生物力学；生物运动分析：人体、动物动作分析，昆虫或鸟类翅膀运动；步态分析、康复物理治疗等。
(5)医疗
医疗器具、细胞、瓣膜运动；出血观察；吞咽、呼吸道鞭毛运动等。
(6)影视
电影、广告、动画特技等，如高速动作特技。
(7)体育
跑步、跳远、跨栏、体操、跳水等姿势动作分析；运动广播、体育运动辅导和训练等。
(8)汽车
安全气囊测量；汽车碰撞研究；托运器、轮胎、限制器等组件动作。
(9)专业领域
工程故障、动态特性、破碎、震动分析；落摔分析、冲击分析、产品开发研究分析、力学和弹性分析等。

4, 机器视觉技术与应用主要有哪些？

机器视觉系统主要具有三大应用功能：
第一是定位功能，能够自动判断感兴趣的物体、产品在什么位置，并将位置信息通过一定的通讯协议输出，此功能多用于全自动装配和生产，如自动组装、自动焊接、自动包装、自动灌装、自动喷涂，多配合自动执行机构（机械手、焊枪、喷嘴等）。
第二是测量功能，也就是能够自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积测量等。
第三是缺陷检测功能，这是视觉系统用的最多的一项功能，它可以检测产品表面的相关信息，如：包装正误，包装是否正确、印刷有无错误、表面有无刮伤或颗粒、破损、有无油污、灰尘、塑料件有无穿孔、雨雾注塑不良等。

5, 机器视觉方面有哪些好的开发平台？各有什么特点

作者：知乎用户
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转自知乎：
机器视觉当前的比较流行的开发模式是“软件平台+工具包”
软件平台：
1.VC：最通用，功能最强大。用户多，和windows搭配，运行性能较好，可以自己写算法，也可以用工具包，而且基本上工具包都支持VC的开发。是大家主要选择的平台。
2.C#：比较容易上手，特别是完成界面等功能比用VC+MFC难度低了很多，已经逐渐成为流行的使用平台了，算法在调用标准的库或者使用C#+C++混合编程。可以看到目前很多相机厂商的SDK都已经开始使用C#做应用程序了。
3.LabVIEW:NI的工具图形化开发平台，开发软件快，特别是做工控行业或者自动化测试行业的很多工程师，由于使用labview进行测试测量的广泛性，所以都有labview的基础，再调用NI的Vision图像工具包开发，开发周期短，维护较为容易。
4.VB、delphi：用的人越来越少了。
5.其他：java等没有看到人用过。
工具包：
1.halcon：出自德国MVTech。底层的功能算法很多，运算性能快，用其开发需要一定软件功底和图像处理理论。
2.VisionPro：美国康耐视的图像处理工具包。性能大多数算法性能都很好，性能上没有和halcon直接对比过，但是开发上手比halcon容易。
3.NI Vision:NI的特点是自动化测试大多数需要的软硬件都有解决方案，有点事软件图形化编程，上手快，开发周期快，缺点是并不是每个软件都非常厉害。视觉工具包的优势是售价比大多数工具包或者算法的天文数字便宜了不少，而且整个工具包一个价格，而不是一个算法一个算法地卖，性能方面在速度和精度没有前两种软件好。
4.MIL：加拿大maxtrox的产品，是Matrox Imaging Library 的简写。早期推广和普及程度不错，当前似乎主要用户还是早期的做激光设备的一些用户在用，所以用于定位的较多。
5.CK Vision。创科公司的软件包，相对前面几个工具包来说价格优势比较明显，另外机器视觉需要的功能也基本都有，所以在国内自动化设备特别是批量设备同时需要保护版权的企业而言，用量很大，推广也不错。
6.迈斯肯：迈斯肯的视觉主要产品还是条码阅读一类，图像工具包没有用过，不了解，不评价。
7.OpenCV：感觉openCV更多的还是用在计算机视觉领域，在机器视觉领域其实不算太多，应为机器视觉领域当前主要的应用还是定位、测量、外观、OCR/OCV，感觉这几项都不是opencv的专长。
8.其他：其他还有一些厂家的图像工具包，要么市场影响力不大，要么本人没有用过，不评价。

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