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机器视觉在与工业自动化系统集成时面临 挑战
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另 类应用是必须用到高性能、精密机器视觉组件 专业设备制造,典型代表是新早带动整个机器视觉行业崛起 半导体制造设备。从上游晶圆加工制造 分类切割,到末端电路板印刷、贴片,这类设备都依赖于高精度 视觉测量以对运动部件进行导引与定位。例如,如果锡膏印刷工序存在定位偏差,且该问题直到芯片贴装后 在线测试才被发现,那么返修 成本将会是原成本 零零倍以上。
机器视觉应用主要可分为两类， 类是用于大规模或者高测试要求 线上,如包装、印刷、分拣等,或者在野外、核电等不适合人员工作 环境中,利用机器视觉方式代替传统人工测量或检试,同时实现人工条件下无法达到 可靠性、精确度及自动化程度。
机器视觉应用正由起步时单纯 图像采集、处理分析、结果判断输出,发展成为自动化系统重要组件之 。但是,相对人工检测 方式机器视觉也存在着特殊性,狗粮快讯网今日信息, 定程度上体现在其灵活性和应变能力 限制。处理 不合适 话,即使 个看似很小 新功能引入,都有可能导致系统 重新设计。
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然而,在上述应用中,机器视觉功能很少作为孤立 系统,而是以整个自动化系统或者设备 有机组成部分之 出现,也往往在配合逻辑控制,狗粮快讯网从相关媒体获悉,运动控制,资料统计采集,通信网络以及企业资料统计库管理等其它功能时,才能真正发挥出其优势。构建机器视觉系统,除了完成从光源调配到图像处理软件开发系列过程外,更是面临着与上述种种复杂 自动化系统功能集成所带来 挑战。单 视觉开发软硬件方案,狗粮快讯网编辑部获悉,往往使得自动化系统整体 开发周期、成本和不确定性风险都要由制造方或者集成商来承担。机器视觉与自动化系统集成 困难,很大程度上阻碍了其在相对保守 工业自动化领域 应用。
随着供应商和集成商不断 把机器视觉应用推向各个领域,机器视觉这 相对独立 功能如何是无缝 融入各行业各类自动化装备遇到了前所未有 挑战。
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