智能制造势不可挡
产业数字化智能制造升级，为企业未来的发展带来新的机遇与无限的发展潜力。特别是传统制造型企业对生产线进行升级，在各生产环节中接入机器视觉系统，能有效提升生产线的效率。通过智能化改造，可实现生产过程的自动化、信息化、数字化，从而提高企业的竞争力。
从应用场景来看，目前主要集中在新能源汽车制造、医疗制药、物流仓储、金融服务等众多行业。按机器视觉的应用技术领域进行划分，可分为：读码与识别、产品视觉检测、机器视觉测量、机器视觉定位这四个重要组成部分。随着人工智能技术的发展，未来将逐步推广到其他应用行业。
读码与识别
复杂环境下的条码读取
高速生产线中仍依赖人手进行手工操控的条码识别，将影响生产线生产效率。受到生产线上复杂的环境、条码印刷的材质、印刷质量等诸多不确定因素影响，难以保证识别准确率。
采用机器视觉方案对产线条码进行快速采集，利用AI智能算法实现影像采集，对不同工况下的条码进行自主学习与分析，实现产线高速条码识别、OCR字符读取、数据读取统计等功能。
产品视觉检测
产品缺陷检测
自动化生产过程中，产品质量检测涵盖：产品表面质量检测、产品安装检测、产品表明缺陷检测等环节。机器视觉检测系统的加入，能为客户提供更好的服务，进一步提升产品质量和生产效率，提高生产线柔性和自动化水平，降低因人工检测带来的缺陷。
机器视觉测量
优于肉眼的测量精度
随着3C电子产品、高精度加工的行业发展。单靠肉眼观测与传统测量工具测量，已经无法满足当前的需求。必须采用更精密的测量仪器，机器视觉测量可有效对加工后的产品进行全方位的测量，检测半径、宽度、长度等参数。把测量误差控制在极小范围内，大幅提升加工精度。
机器视觉定位
精准定位提升效率
无人工厂的蓬勃发展，得益于生产线机器人辅助生产。过往人工定位方式，容易出现各种偏差与浮动，需要人工及时干预调整，严重影响生产线生产速度。引入机器视觉定位技术后，即可通过机器视觉设备，自动判断产品或者零件的位置。即使出现偏差，也可以通过自主学习模型进行修正，并同步把相关数据传递给机器人进行实时操作。
智能制造为智造强国赋能
为大家介绍了机器视觉四大应用领域，在生产线的不同流程中发挥着重要的作用。随着智能制造在各行业的广泛应用，将帮助传统制造业实现飞跃式发展。更小误差的加工精度，更灵活的生产流程，更高效的管理模式，将为企业提升行业竞争力，为巩固产业优势的强势赋能。
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