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机器视觉的应用有哪些

景夫INVESTOR摘要：在国外，机器视觉主要应用在半导体及电子行业，其中，半导体行业占 40% ～ 50%。例如，PCB 印刷电路、SMT表面贴装、电子生产加工设备等。此外机器视觉还在质量检测的各方面及其他领域均有着广泛应用。

（1）在工业检测方面

近几十年来，在工业检测中利用视觉系统的非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出的优点，使机器视觉技术得到了广泛的应用，取得了巨大的经济与社会效益。

自动视觉识别检测目前已经用于产品外形和表面缺陷检验，如木材加工检测、金属表面视觉检测、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等。这些检测识别系统属于二维机器视觉，技术已经较为成熟，其基本流程是用一个摄像机获取图像，对所获取的图像进行处理及模式识别，检测出所需的内容。

（2）在医学上的应用

在医学领域，机器视觉主要用于医学辅助诊断。先要采集核磁共振、超声波、激光、Ｘ射线、γ射线等对人体检查记录的图像，再利用数字图像处理技术、信息融合技术对这些医学图像进行分析、描述和识别，后来得出相关信息，对辅助医生诊断人体病源大小、形状和异常，并进行有效治疗发挥了重要的作用。

（3）交通监控领域中的应用

在交通监控领域中的应用上，智能交通监控起到非常重要的作用。比如说在重要的十字路口安放摄像头，就可以利用摄像头的快速拍照功能，实现对违章、逆行等车牌的车牌进行自动识别、存贮，以便相关的工作人员进行查看。

（4）在桥梁检测领域中的应用

人工检测法和桥检车法都是依靠人工用肉眼对桥梁表面进行检测，其速度慢，效率低，漏检率高，实时性差，影响交通，存在安全隐患，很难大幅应用。

导电性材料技术虽然使用方便，设备简单，成本低廉，但是均需要事先在混凝土结构上涂刷或者埋设导电性材料进行检测，而且智能混凝土技术还无法确定裂缝位置、裂缝宽度等一系列问题距实用化还有较长的距离；而基于机器视觉的检测方法是利用CCD相机获取桥梁表观图片，然后运用计算机处理后自动识别出裂缝图像，并从背景中分离出来然后进行裂缝参数的计算的方法，它具有便捷、直观、精确、非接触、再现性好、适应性强、灵活性高、成本低廉的优点，能解放劳动力，排除人为干扰，具有很好的应用前景。