仪器作为国内机器视觉方案提供商，一直致力于为客户提供更合适的机器视觉非标定制解决方案，今天将针对机器视觉系统的优势进行分析：

1、非接触：机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统。机器视觉在测量工件过程中，无需与工件进行接触，与传统的人工检测方式相比，减少了工件接触过程中所带来的损伤。基于机器视觉的自动化监测、智能控制系统将广泛应用于工业生产各个领域，并主要从中端生产线向前端制造和后端物流环节延伸，成为提升产业自动化水平的重要抓手。同时，非接触的特点也使得机器视觉系统能够在***环境下进行工作，这无疑提高了生产的安全性；

2、精度高：现在工业制造对工件的精密度要求越来越高，人工检测虽然能够做到，但是操作过程繁琐，而且在检测过程中难免会出现误差。而机器视觉在线检测过程中，能够保证精度达到5μ，完全能够达到工件的精密度要求；

3、速度快：生产效率是发展机器视觉系统主要的速度，因为传统的检测方式如果需要检测的位置很多，速度会很慢，而机器视觉的检测效率相对人工来说成几何倍数的增加，而且机器视觉无需休息，工作时间更长，在检测速度上，对比传统人工检测有着的优势。在一些应用行业，一台机器视觉系统的工作效率能够相当于20个熟练工人。输入单元，用户通过输入单元输入或选择一种他希望检验的对象，至少选择一种图像处理算法以及至少一个检验参数。

4、自动化：目前的机器视觉系统能够达到极高的自动化程度，包括自动上料、在线检测及自动分选归仓等等；

5、多测量集成：机器视觉系统可以通过多工位测量方式，一次性完成待检产品的轮廓、尺寸、外观缺陷、产品高度等多技术参数的测量；

6、易操作：机器视觉系统提供模块化和以点、线、弧等基本元素为基础的客户自定义测量两种测量方式，而且软件系统界面简洁，功能设置方便易学，就算是普通员工经过短期培训后，就可以熟练操作；

7、重复性：人工检测因为过程繁琐，劳动强度大，而且大批量的重复检测很容易造成视觉和身体疲劳，这样难免会造成检测的精度和合格率无法保证。而机器视觉就完全克服了这一问题，即使一天20小时以上的不间断检测都完全没有问题；

8、数字化：机器视觉系统工作过程中所产生的所有测量数据，均可***拷贝或者以网络连接方式拷出，便于生产过程统计和分析。同时还可在测量后导出测量数据并生成报表，无需人工一一添加。

9、智能化：随着制造业转型升级步伐加快，机器视觉技术与产品的需求逐步提高，应用领域逐渐扩大，机器视觉将融合3D监测、彩像处理、人工智能、运动控制、信息网络等多种技术，由单一的检测、***、测量功能向大数据分析、智能控制方向发展。基于机器视觉的自动化监测、智能控制系统将广泛应用于工业生产各个领域，并主要从中端生产线向前端制造和后端物流环节延伸，成为提升产业自动化水平的重要抓手。机器视觉月饼自动包装线随着大众对食品安全的要求越来越高，高标准促使食品生产过程快速迈进了生产自动化、产品信息化、食品包装标准化时代。

那么，机器视觉系统设计的难点都有哪些？本文主要总结了一下五点，

一：打光的稳定性

工业视觉应用一般分成四大类：***、测量、检测和识别，其中测量对光照的稳定性要求高，因为光照只要发生10-20%的变化，测量结果将可能偏差出1-2个像素，这不是软件的问题，这是光照变化，导致了图像上边缘位置发生了变化，即使再厉害的软件也解决不了问题，必须从系统设计的角度，排除环境光的干扰，同时要保证主动照明光源的发光稳定性。当然通过硬件相机分辨率的提升也是提，抗环境干扰的一种办法了。比如之前的相机对应物空间尺寸是1个像素10um，而通过提升分辨率后变成 1个像素5um，精度近似可以认为提升1倍，对环境的干扰自然增强了。近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。

第二：工件位置的不一致性

一般做测量的项目，无论是离线检测，还是在线检测，只要是全自动化的检测设备，首先做的一步工作都是要能找到待测目标物。标准检验流存储器，用于存储至少一种标准检验流，以及关于要检验的对象的每一种的多个检验参数。每次待测目标物出现在拍摄视场中时，要能准确知道待测目标物在哪里，即使你使用一些机械夹具等，也不能特别保证待测目标物每次都出现在同一位置的，这就需要用到***功能，如果***不准确，可能测量工具出现的位置就不准确，测量结果有时会有较大偏差

第三：标定

一般在测量时需要做以下几个标定，一光学畸变标定（如果您不是用的软件镜头，一般都必须标定），二投影畸变的标定，也就是因为您安装位置误差代表的图像畸变校正，三物像空间的标定，也就是具体算出每个像素对应物空间的尺寸。

不过目前的标定算法都是基于平面的标定，如果待测量的物理不是平面的，标定就会需要作一些特种算法来处理，通常的标定算法是解决不了的。

此外有些标定，因为不方面使用标定板，也必须设计特殊的标定方法，因此标定不一定能通过软件中已有的标定算法全部解决。

第四：物体的运动速度

如果被测量的物体不是静止的，而是在运动状态，那么一定要考虑运动模糊对图像精度（模糊像素=物体运动速度*相机***时间），这也不是软件能够解决的。

第五：软件的测量精度

在测量应用中软件的精度只能按照1/2—1/4个像素考虑，好按照1/2，而不能向***应用一样达到1/10-1/30个像素精度，因为测量应用中软件能够从图像上提取的特征点非常少。

机器视觉月饼自动包装线

随着大众对食品安全的要求越来越高，高标准促使食品生产过程快速迈进了生产自动化、产品信息化、食品包装标准化时代。虽然食品的制作过程已经实现了高度的自动化，但是食品生产的后包装环节因为来料不易标准化，产品规格的多样性阻碍了全流程自动化的实现。非接触式测量使影像测量仪不再拘泥于X、Y轴测量，在Z轴方向的测量变得更加方便、快捷、精准。

***首条机器人月饼包装线的投产，了国内食品行业包装环节的自动化进程，使包装流水线作业不再是难事。那么我们一起来了解一下这个作为羊的“机器人月饼包装线”究竟是如何实现的。