机器视觉为什么会被称为智能制造的“幕后推手”

机器视觉为什么会被称为智能制造的“幕后推手”？毫无疑问，未来智能化是制造自动化的发展方向。尤其是当前以高端装备制造为核心的智造工业4.0时代背景下。随着中国制造2025的深入，工业智能机器人产业市场呈现爆发式增长势头，而充当工业机器人“火眼金睛”角色的机器视觉功不可没。

机器视觉是采用机器代替人眼来做测量与判断，其功能不仅局限于通过计算机摄取图像接收信息，也包括对信息的处理和判断，实现人眼视觉的延伸。

作为机器视觉的一大分支，工业视觉更多注重广义图像信号（激光，摄像头）与自动化控制（生产线）方面的应用，即“眼睛对着机器”，具有自动化和非接触性的特点。与人眼相比，工业视觉在精准程度、客观程度、可重复性、成本以及效率上都有明显的优势。正是因为这些特点，现今工业视觉广泛应用于工业生产的各个步骤。

载带片材材料表面缺陷在线高速自动光学智能检测系统，集合当前领先的机器图像视觉采集技术、光电识别技术，以及配套的强大完整适合国内载带片材材料条件生产的电脑机器视觉图像软件和硬件组合，精密快速时效进行在线载带片材表面缺陷/瑕疵的高速检测报警，高速度高分辨率的工业相机影像图像显示瑕疵直观超清晰。摒弃依靠繁琐低质人工肉眼方式的“原始”在线质量检测。

机器视觉技术检测因为采用统一的标准，所以不受人工产生疲劳/情绪/误判等因素的影响，可极大提高生产效率及成品率，更可以降低人力成本和返货返工成本，实现安全快速方便保质保量。同时，瑞视特载带片材表面缺陷在线自动高速检测系统设备，它实时提供全面的瑕疵超清晰图像报告，及时处理提高载带片材材料产品的优品。“载带片材表面缺陷在线自动高速光电智能检测系统设备”（中英文操作界面），完全按照国内载带片材生产的特定条件而设计研发制造。其中 “Bayesian 学习”的人工智能记忆和自觉自动算法学习是我们的亮点和优势---这种计算机分析算法技术的运用在分析留存缺陷/瑕疵故障信号模式时，通过“Bayesian 学习”的人工智能记忆和自动学习机制，检测/积累的产品缺陷事例越多，机器视觉检测缺陷的准确率就越高，检测速度也会更快。