机器视觉作为工业自动化和智能化的关键核心技术，正在成为人工智能发展最快的分支。 机器视觉有四大组成部分，光源、摄像头、图像采集卡和视觉处理软件（集成AI算法）。 其中，图像采集卡由SoC处理器和计算能力支撑。 它是工厂自动化中的常用组件，也是主要的解决方案提供商。 市场。 机器视觉技术涉及计算机科学、人工智能、信号处理、图像处理、机器学习、光学、自动化等诸多领域。 本文重点介绍机器视觉在汽车和机器人工厂的应用案例，为解决方案网点引导商机。

机器视觉的基本概念非常

机器视觉是用机器代替人眼进行测量和判断。 机器视觉系统是指通过机器视觉产品将摄取的目标转化为图像信号，送至专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度、颜色等信息转化为数字信号； 图像系统对这些信号进行各种运算，提取目标的特征，然后根据判别结果控制现场设备动作。

机器视觉的组成部分包括：

①光源

光源作为辅助成像设备，往往对成像质量起着至关重要的作用。 以LED照明产品为例，它们具有更高的灵活性，可调角度和附加波长，更一致的光谱响应。 市场上有多种波长和形状的光源可供选择，产品选择并不难。

②相机

一款传输效率更高、抗干扰能力更强、成像更稳定的工业相机是一款优秀的视觉检测设备不可或缺的组成部分。 根据输出信号方式，摄像机可分为模拟摄像机和数字摄像机两种； 按芯片类型可分为CCD摄像头和CMOS摄像头。

③图像采集卡

图像采集卡通常以电脑插卡的形式存在，其主要工作是将输出的图像传输到电脑主机。 图像采集卡需要将来自相机的模拟或数字信号转换成特定格式的图像数据流，还可以控制相机的一些参数，如触发信号、曝光/积分时间、快门速度等。采集卡通常针对不同类型的相机有不同的硬件结构，也有不同的总线形式，如PCI、PCI64、PCI、PC104、ISA等。

④ 视觉处理软件

利用机器视觉软件完成对输入图像数据的处理，然后通过一定的计算得到所需要的结果。 通用机器视觉软件以 C/C++ 图像库、控件和基于图形的编程环境的形式出现，并且可以专门用于 LCD 检测、BGA 检测、模板对齐等，或通用-目的，包括定位、测量、条形码/字符识别、斑点检测等。

机器视觉赋能汽车制造

与其他制造业相比，汽车制造业具有几个典型特征：产量巨大机器视觉光源，仍保持较快增长； 模型更新快； 制造过程非常复杂。 机器视觉技术在汽车制造行业的应用，大大提高了工序的作业质量和效率，降低了劳动强度。 已成功应用于国内外多家汽车主机厂，包括整车及零部件自动检测、零部件三维定位、车身装配/加工、零部件追溯等，机器视觉技术的应用贯穿于整个汽车车身制造过程，包括从最初的原材料质量检测发展到汽车零部件100%在线测量，再到制造过程中对焊接、涂胶、冲压等工序的控制。 最后检查车身总成和整车质量。

汽车、食品和饮料、制药和化工以及包装领域对视觉引导机器人系统的需求是推动市场增长的主要动力。 其中，汽车行业仍然是全球最大的机器视觉系统采用者。 2021年来自汽车行业的收入占比将超过15.0%，未来几年有望继续稳定增长。

机器视觉在机器人中的应用

机器视觉体现了一种技术能力，自动化、机器学习、深度学习和神经网络等其他能力也是如此。 这种能力可以集成到其他技术和流程中机器视觉光源，从而使行业受益并提高业务效率。 今天的机器人越来越多地内置机器视觉。 为了让机器人能够胜任更复杂的工作，机器人不仅需要良好的控制系统，还需要对环境的变化有更多的感知能力。 机器人视觉因其信息量大、信息完备而成为最重要的机器人感知功能。

机器视觉在工业机器人中的应用如今非常普遍。 近年来，机器人技术的快速发展带动了机器视觉市场需求的显着增长。 在以高端装备制造为核心的智能制造4.0时代背景下，工业智能机器人产业市场呈现爆发式增长势头，机器视觉在工业机器人中扮演着“雪亮的眼睛”的角色，可说是不可或缺的。

总结：

因此，机器视觉是实现工业自动化、智能化的必要手段，是智能制造的关键技术之一。 随着人工智能的爆发，作为代表技术之一的机器视觉有望迎来更大的发展。

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门禁系统作为家庭和社区的重要屏障，是智慧城市和智慧社区不可或缺的组成部分。 为人们的生活提供保障，深受人们的关注和青睐。

“以人为本”门禁系统技术再创新

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一体化联动系统，提供更多安全保障

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随着技术的迭代，门禁技术得到了飞速的升级。 目前市场上的门禁系统大多可以实现消防、报警、视频等系统的集成联动，并可以集成主要技术实现技术迭代。

例如，当发生火灾，触发消防系统时，门禁会自动打开控制区域，方便人员逃生。 同时会触发报警系统，系统会根据预设自动通知并报警。 还有视频监控链接。 当监控系统被触发时门禁系统，门禁系统会自动切换事故区域，进行监控、录像、抓拍等操作。 可以说，如今的门禁系统已经逐渐发展成为一个综合性的平台系统，集成了更多的系统，为人们提供了更多的安全保障。