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汽车行业在机器视觉中的重要地位

来源:长沙龙力自控技术有限公司 时间:2018/5/16 10:25:05
     

  汽车行业作为一个自动化程度比较高的高科技行业,很多先进的自动化技术已经成功的运用到该行业各个生产流程中。在汽车制造的许多环节已经做到了无人化操作,这样就要求有一种可靠的检测技术去验证每一次装配的正确性及装配部件的合格性。机器视觉技术以其独特的技术优势成为自动检测系统的首选。

机器视觉作为21世纪的新兴科技之一已经被广泛的应用于汽车生产制造的各个环节,例如汽车零部件的尺寸及外观质量检测,自动装配正确性的检测。以前传统的检测方式耗费大量人力,而且容易受到工人主观情绪及自身技术水平的影响,不能保证很高的检验合格率。许多汽车制造厂家开始尝试使用机器视觉检测来替代传统的检测方式,并取得了良好的效果。

机器视觉一般由工业光源,图像采集单元,图像处理单元,图像处理软件及网络通讯装置等构成。

 深圳市华周测控技术有限公司— HZTEST 成立于2006年,是一家专业从事机器视觉产品研发生产、营销和技术服务于一体的综合性公司。我们立足于机器视觉和自动化工业领域,旨在创造、研发、生产和营销高质量的机器视觉产品和方案产品,并致力于运动控制、数据采集和系统集成等方面的研究。

华周是德国工业相机保盟Baumer 华东华南区总代理,Computar、VST中国区代理,illunis工业相机中国区销售代表,美国COGNEX康耐视相机合作伙伴,美国NI系统联盟商,远心镜头生产厂家、工业光源生产厂家。产品齐全,并为客户提供优良的解决方案,最大程度满足客户的需求!


机器视觉的应用广泛已经是不争的事实了,目前机器视觉在汽车行业中有以下方面的应用,可以说都已经走在了自动化技术的前沿了。

视觉增强应用

 视觉增强系统能够根据不同的气候条件,在不同的时间相应的增强驾驶员的视觉能力。借助于机器视觉技术,采用CCD、红外传感器、车速传感器、GPS及毫米波雷达等传感器获取道路信息,通过图像处理软件进行信息的传输与处理,提取低能见度、低照度下交通环境的有用信息并剔除噪声,在最短的时间内以图像的形式提供给驾驶员,提高车辆行驶的安全度。

车辆行人检测应用

车辆检测系统借助机器视觉技术,可以利用各种传感器探测周边车辆的相关信息,包括前后方车辆速度、位置以及障碍物的大小位置等。行人检测系统也是以同样的原理展开应用,通过机器视觉技术检测出行人的位置。

疲劳监测应用

目前驾驶疲劳检监测系统研究中,多采用车载机器视觉系统监测人体姿态和操作行为,根据系统反馈信息来判别疲劳状态。当驾驶员处于疲劳状态时,通过声音、光线、振动等刺激驾驶员,使其恢复清醒状态。在一定范围内,极大地减少了因驾驶人员疲劳而造成的交通意外事故。

机器视觉技术在未来的发展趋势


1、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势

机器视觉发展空间较大的部分在半导体和电子行业,而据我国相关数据显示,全球集成电路产业复苏迹象明显;与此同时,全球经济衰退使我国集成电路产业获取了市场优势、成本优势、人才回流等优势;国家加大对集成电路产业这一战略领域的规划力度,“信息化带动工业化”,走“新兴工业化道路”为集成电路产业带来了巨大的发展机遇,特别是高端产品和创新产品市场空间巨大,设计环节、国家战略领域、3C应用领域、传统产业类应用领域成为集成电路产业未来几年的重点投资领域。

 此外,中国已成为全球集成电路的一个重要需求市场。据相关数据显示中国的半导体和电子市场已具规模,而如此强大的半导体产业将需要高质量的技术做后盾。同时他对于产品的高质量、高集成度的要求将越来越高。恰巧,机器视觉将能帮助他们解决以上的问题,因此该行业将是机器视觉最好的用武之地。同时,对于机器视觉的需求将蒸蒸日上。

2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力

未来,机器视觉产品的好坏不能够通过单一因素来衡量,应该逐渐按照国际化的统一标准判定,随着中国自动化的逐渐开放,将带领与其相关的产品技术也逐渐开放。因此,依靠封闭的技术难以促进整个行业的发展,只有形成统一而开放的标准才能让更多的厂商在相同的平台上开发产品,这也是促进中国机器视觉朝国际化水平发展的原动力。

3、基于嵌入式的产品将取代板卡式产品

 从产品本身看,机器视觉会越来越趋于依靠PC技术,并且与数据采集等其他控制和测量的集成会更紧密。且基于嵌入式的产品将逐渐取代板卡式产品,这是一个不断增长的趋势。主要原因是随着计算机技术和微电子技术的迅速发展,嵌入式系统应用领域越来越广泛,尤其是其具备低功耗技术的特点得到人们的重视。另外,嵌入式操作系统绝大部分是以C语言为基础的,因此使用C高级语言进行嵌入式系统开发是一项带有基础性的工作,使用高级语言的优点是可以提高工作效率,缩短开发周期,更主要的是开发出的产品可靠性高、可维护性好、便于不断完善和升级换代等。因此,嵌入


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