机器视觉在工业生产中的优势与劣势介绍
智能制造是如今许多制造企业发展的方向，其核心就是机器视觉产品的应用，采用机器视觉取代传统的人工操作，从而高效的提升生产效率。但是随着机器视觉产品的逐步深入，其优势和劣势越发明显的显现出来，给工业生产带来一定的影响。今天骁唐智能就详细的介绍下机器视觉在工业生产中的优势与劣势介绍，希望对你们有所帮助。
机器视觉在工业生产中的优势
首先在于其可实现可靠性更高的产品质量检测及实时监控，有效的避免了人工检测过程中的主观性和个体差异；
检测精度可达到亚微米级别，突破了人眼的物理限制，在全生命产品周期内对产品进行外形、标签、完整度等方面的缺陷检测；
数字图像处理和计算机视觉算法不断优化，在软件系统层面上提供更广泛及高效的检测功能，补充机器视觉硬件系统的检测能力；
避免检测人员与被检测物件直接接触，防止物件被人为损坏，避免了检测系统机械部件的消耗程度以及维护成本；防止物件免受污染；
使用机器视觉技术的机器人或者机械臂可以根据机器视觉系统提供的位置和方向信息，对工件进行智能抓取，广泛应用于食品，医疗制药和包装等行业，拓展了生产制造的柔性；
在安全上减少人在现场操作的时间，有效的避免了操作人员的听力损害、身体机能下降等情况，保证了操作人员人身。
机器视觉在工业生产中的劣势
但就其目前的整体技术水平，还是存在一些问题，将来有望一一解决。首先其容易受到环境光源的约束：不同的光源将造成不同的成像质量和效果，直接干扰检测算法的检测，可能造成产品的误判；单一的视觉引导技术不能保证路径中障碍物检测的精度，决策控制层往往需要融合多种传感器采集的信息。
受到硬件设备性能的限制：摄像头的镜头畸变矫正、标定差异性、视角范围有限；安装条件及场地限制，对传感器融合方案的要求；每个像素的暗电流不同，对光子响应不一致，会造成摄像机中空间及模式噪声；CCD线阵相机的参数设置的局限性。
受到端上计算资源的限制：工业产品大规模复杂的模型架构需要依赖强大计算能力，当设备终端上内存难以满足时需要采用模型云端离线训练再部署到设备终端；图像数据传输时仍需要对特定的任务目标进行模型的参数调整、优化，会产生额外的工程开销，且实时性较差。
受到检测对象多样性的限制：物体表面缺陷种类繁多、缺陷产生机理不明、缺陷描述不充分；机器视觉系统难以从数据中提取特征。
受到成本和收益经济性的限制：视觉传感器等工业相机核心零部件和底层视觉软件的开发需较大投入成本。
以上就是机器视觉在工业生产中的优势与劣势介绍，骁唐智能坚信，在未来的不久这些劣势将会变为优势实现更好的发展。
