计算机视觉技术在工业领域中的应用
计算机视觉技术在工业领域中的应用
计算机视觉技术在工业领域中的应用计算机视觉技术作为数字化工业化的重要工具之一，已经在工业领域中被广泛应用。
这项技术基于数字图像处理和机器学习等技术，通过摄像头或其他传感器采集视觉信息，并对信息进行分析、处理和识别，从而实现基于视觉的自动化、无人化生产。
下面将从以下几个方面介绍计算机视觉技术在工业领域的应用：1. 质量检测计算机视觉技术可以通过识别产品外观上的瑕疵、缺陷、色差等问题，检测产品的质量，实现生产线的自动化质量控制，提高产品质量、降低不良品率和人工成本。
具体应用包括：缺陷检测、尺寸检测、形状检测、颜色检测等。
例如在手机组装的过程中需要对手机的重量、尺寸、颜色等进行检测，就可以使用计算机视觉技术来检测手机制造过程中是否存在缺陷。
2. 自动分类计算机视觉技术可以实现自动分类，根据照片、视频图像等信息对不同物品、产品进行分类。
该技术可在物流、生产制造、市场营销等领域广泛应用，提高效率和降低成本。
例如在无人仓库中，使用计算机视觉技术可以对不同形状、颜色的货物进行自动分类。
3. 自动化生产计算机视觉技术可以实现自动化生产，并且可以将不同的生产环节进行自动化，提高效率和降低成本。
例如在汽车工业中，使用计算机视觉技术可以对车身、内饰等进行自动化生产。
通过机器人手臂和照相机等系统的配合，对每一个零件的寸、尺寸进行测量和认证，可以确保汽车组装的精度，提高产品质量。
4. 智能仓库管理计算机视觉技术在智能仓库管理中的应用也变得越来越广泛。
例如使用计算机视觉技术可以对物品在仓库的位置进行精准的识别和记录，并且可以帮助仓库管理人员在库存、发货等过程中做到更加自动化和高效化的运作。
综上所述，计算机视觉技术已经成为目前工业领域中重要的技术之一。
随着技术的不断发展和应用的不断推广，计算机视觉技术还将具有更为广泛的应用和更加深入的发展。
计算机视觉技术在工业领域中的应用
计算机视觉技术在工业领域中的应用近年来，计算机视觉技术得到了迅猛的发展，广泛应用于各个领域，其中工业领域的应用越来越受到关注。
计算机视觉技术是一种基于图像或视频数据的计算机处理技术，用于实现自动化的视觉感知和理解。
在工业领域中，计算机视觉技术可以帮助企业提高生产效率、检测产品质量、保障工人安全等方面发挥重要作用。
一、自动化生产线在工业生产中，自动化生产线已经成为主流，计算机视觉技术可以通过视频监控、图像处理等技术实现对整个生产线的自动化控制和管理。
例如，在汽车制造过程中，可以利用计算机视觉技术对车身的各个部位进行自动检测，确保生产出高质量的汽车。
二、质量检测在制造过程中，产品的质量是企业关注的重点，而计算机视觉技术可以通过对产品的图像和视频进行分析，实现对产品的质量检测。
例如，在电子产品生产中，可以利用计算机视觉技术对电路板的焊接质量进行检测，减少产品的缺陷率，提高生产效率。
三、安全监控工业生产中，安全问题一直是企业面临的难点。
计算机视觉技术可以通过实时监控工人的行为，并检测是否存在危险行为来保障工人的安全。
例如，在化工企业中，可以利用计算机视觉技术实现对生产现场的监控，并及时掌握生产现场的情况，预防生产事故的发生。
四、智能仓储随着电子商务和物流行业的快速发展，仓储管理成为一个重要的问题。
在这方面，计算机视觉技术可以利用图像识别和智能监控技术，实现对仓库物品的自动识别、分类和储存。
例如，在大型物流企业中，可以利用计算机视觉技术对仓库的物品进行自动识别和分类管理，提高仓库管理的效率和质量。
总之，计算机视觉技术的应用已经广泛渗透到了工业和制造领域中，带来了巨大的优势和便利。
随着技术的不断发展和完善，相信计算机视觉技术将会在未来的工业制造中实现更加广泛和深层次的应用。
计算机视觉的应用场景
计算机视觉的应用场景计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”的学科，通过让计算机具备感知、理解和解释图像和视频的能力，从而实现各种实际应用场景。
计算机视觉广泛应用于许多领域，包括工业、医疗、交通、农业、安防等。
本文将介绍计算机视觉在不同领域的应用场景。
1. 工业领域在工业领域，计算机视觉被广泛用于自动化生产线和质量控制。
通过使用计算机视觉系统，可以实现产品的自动分类、检测和排序，提高生产效率和产品质量。
例如，利用计算机视觉技术，可以对产品的尺寸、形状、颜色等进行检测和测量，以确保产品符合要求。
此外，计算机视觉还可以用于检测生产线上的故障和异常，及时进行处理和修复，提高生产线的稳定性和可靠性。
2. 医疗领域计算机视觉在医疗领域的应用涉及医学图像处理、病理分析、疾病诊断等多个方面。
例如，通过计算机视觉技术，可以对医学影像（如X光片、CT扫描、MRI图像等）进行自动分析和解读，帮助医生准确诊断疾病。
此外，计算机视觉还可以用于医学图像的智能辅助操作，如智能导航、智能定位等，提高手术的精确性和安全性。
3. 交通领域计算机视觉在交通领域的应用主要包括智能交通管理、驾驶辅助系统和交通安全监控。
例如，通过计算机视觉技术，可以对交通流量和交通事故进行实时监测和预警，快速响应交通拥堵和事故，提高交通管理效率和交通安全水平。
此外，计算机视觉还可以用于车辆和行人识别、车牌识别等应用，实现智能交通管理和自动化驾驶。
4. 农业领域在农业领域，计算机视觉被广泛应用于农作物病虫害检测、果实成熟度检测、粮食质量检测等方面。
通过利用计算机视觉技术，可以对农作物的生长情况进行监测和分析，及时发现病虫害，并采取相应的防治措施，提高农作物的产量和质量。
此外，计算机视觉还可以用于果实成熟度的检测和分级，帮助农民提高农产品的市场竞争力。
5. 安防领域计算机视觉在安防领域的应用主要集中在视频监控和人脸识别方面。
通过使用计算机视觉技术，可以对监控视频进行实时分析和处理，实现视频内容的智能识别和异常检测。
计算机视觉技术在工业检测中的应用
计算机视觉技术在工业检测中的应用概述：随着科技的不断发展，计算机视觉技术在工业检测中的应用逐渐增多。
计算机视觉技术利用摄像头或相机获取图像信息，并使用图像处理和分析算法进行自动化检测和识别。
该技术在工业检测中具有广泛的应用范围，包括缺陷检测、产品质量控制、物体识别与定位等。
一、缺陷检测：计算机视觉技术在工业生产中广泛应用于产品缺陷检测。
通过采集产品的图像和视频数据，计算机视觉系统可以分析和检测产品表面的缺陷，如瑕疵、裂纹、划痕等。
通过使用优化的图像处理算法和机器学习技术，该系统可以自动识别和分类缺陷，并及时发出警报以进行进一步处理。
这种自动化的缺陷检测系统不仅提高了产品质量，还减少了人工检测的成本和时间。
二、产品质量控制：计算机视觉技术还可用于产品质量控制。
在生产线上，计算机视觉系统可以实时检测产品的尺寸、形状、颜色等质量特征，以确保产品符合规定的标准。
通过安装相机和传感器，系统可以快速捕捉产品的图像，并使用图像处理算法进行分析和比对，以测量并记录产品的质量数据。
如果产品不符合规定的标准，系统会自动发出警报，以便及时采取措施来纠正问题。
三、物体识别与定位：计算机视觉技术在工业检测中还可用于物体识别与定位。
在生产线上，通过使用摄像头或相机拍摄产品的图像，计算机视觉系统可以识别和定位产品的位置和方向。
系统会使用先进的图像处理算法来提取和比较产品的特征，以确定产品的类型和位置。
这种技术可以帮助工人精确地安装和定位零部件，提高生产效率和减少错误。
四、自动化流程：计算机视觉技术在工业检测中的应用还可以实现自动化流程。
通过结合机器学习和人工智能技术，计算机视觉系统可以自动学习和适应不同的产品和情况。
一旦系统经过训练，它就能够自动识别和分析产品的图像，并自动进行决策和推理。
这种自动化流程大大提高了生产线的效率和准确性，减少了人为错误的风险。
结论：计算机视觉技术在工业检测中的应用，大大提高了生产线的效率和准确性。
计算机视觉技术在工业领域中的应用
计算机视觉技术在工业领域中的应用计算机视觉技术是指利用计算机来模拟人类视觉的过程，从而实现对图像的识别、分析和处理。
在工业领域中，计算机视觉技术的应用越来越广泛，能够帮助企业提高生产效率和产品质量，减少人力成本和人为失误。
1.质量检测计算机视觉技术可以对生产中的产品进行质量检测，检测产品的表面缺陷、尺寸是否符合标准、产品的外观是否完好等。
例如，对于食品制造业和制药业，计算机视觉技术可以检测到产品是否患有细菌感染、病毒感染、结构变异、毛刺等问题，保证产品的安全性和质量。
2. 机器视觉引导自动化生产计算机视觉技术可以用于辅助机器人执行任务，例如在汽车制造中铆接上构件、对零部件进行精密的安装和定位，从而减少机器人抓取工具的操作时间和提高生产效率。
3.检测生产流程中检测厂房和设备状态监测生产工作中注意到劳动安全。
安装的摄像头可以检测到从处理过程产生的部件和废料物品，从而进一步优化生产.4.物料识别和跟踪自动物料识别摄像头在生产线上运作时，可以检测到包括颜色、形状和纹理在内的各种物料特征，帮助企业正确地将它们定向到需要进行处理的位置。
同时，物料跟踪功能也可以帮助企业确定特定工件的生产流程，以此来实现跟踪信息和记录成果。
5.智能安全检查。
利用计算机视觉技术，企业可以在生产线上安装智能度机器人，对整个生产线进行巡检和监控，及时排除设备故障、保证设备的安全有效运行，同时，对于不良操作行为、违规操作等现象，监控系统也可以辅助企业进行及时警示和处罚，从而确保生产环境的安全和卫生。
6.其他应用计算机视觉技术在工业领域的应用还有很多，例如利用摄像头对于工件中的瑕疵进行识别和确认，对触摸手势进行识别和跟踪等等。
这些应用可以极大地提高现代制造业的生产效率和生产质量，并且满足了人们对于自动化和高效生产的需求。
总之，计算机视觉技术在工业领域中的应用简化了各项工作的操作，并且减少了相关运营成本和人为疏漏。
因此，企业可以借助最先进的计算机视觉技术，为自己的生产链吸引更多的投资和业务相关人士，抢占最佳的商业机遇并且发展壮大规模。
计算机视觉技术在工业自动化领域中的应用
计算机视觉技术在工业自动化领域中的应用一、引言工业自动化领域一直是计算机视觉技术的重要应用领域之一。
计算机视觉技术可以通过图像处理和分析算法，从视觉感知角度解决许多工业生产中的问题，提高生产效率和产品质量。
本文将介绍计算机视觉技术在工业自动化领域中的应用。
二、视觉检测技术1. 智能视觉检测技术智能视觉检测技术是一种基于图像处理和分析的高发展检测技术。
它可以有效地替代传统的质检方法，如目视检查、划线和孔板措施等。
通过对高速连拍的图像进行处理，智能视觉检测系统可以自动检测产品缺陷、大小、颜色、形状和位置等信息，同时可以实时进行数据分析和记录。
2. 三维视觉检测技术三维视觉检测技术可以实现对物体形态的快速检测和定位，使用激光辐射获得图像信息。
三维视觉检测技术能够进行非接触式表面测量，检测物体的形状和位置等，并可以进行三维重构和建模。
在汽车行业、金属加工和机械加工等行业，三维视觉检测技术已经广泛应用。
三、图像识别技术1.目标识别技术目标识别技术是一种旨在从图像或视频中自动识别特定目标的技术。
该技术主要包括特征提取、特征匹配、目标识别等步骤，同时可以通过统计模型、神经网络、决策树等算法进行分类。
目标识别技术在物流和生产线搬运、装配和缺陷检测等方面已经得到广泛应用。
2. 颜色识别技术颜色识别技术是一种可以使计算机分辨出物体颜色并进行分类的技术。
通过对图像进行预处理和特征提取，将不同颜色物体从背景中分离出来，然后进行进一步的分类。
颜色识别技术已经广泛应用于食品、制药、化工等行业的生产流水线中，它可以自动地检测和分类不同颜色的产品，并实现自动化生产。
四、视觉测量技术视觉测量技术是一种通过分析图像数据来获取物体几何信息的技术。
该技术主要包括线性测量、面积测量、体积测量等。
视觉测量技术不仅能够对物体尺寸进行实时测量，还可以进行误差分析和控制。
该技术可广泛应用于钢铁、汽车、建筑等行业的生产流水线上，提高生产效率和制造精度。
计算机视觉的应用领域
计算机视觉的应用领域计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学与技术，其应用领域非常广泛。
无论是在工业制造、医疗诊断还是智能交通等领域，计算机视觉的技术都发挥着重要的作用。
本文将就计算机视觉在以下几个应用领域中的具体应用进行探讨和阐述。
一、工业制造领域在工业制造领域，计算机视觉的应用主要体现在生产线的自动化和质量检测方面。
例如，利用计算机视觉的技术，可以实现对产品表面缺陷的自动检测，大大提高产品质量和生产效率。
此外，计算机视觉还可以用于产品的自动分类和组装，使生产线的工作更加高效和精准。
二、医疗诊断领域计算机视觉在医疗诊断领域的应用同样具有巨大潜力。
通过分析医学影像，如X光片、CT扫描等，计算机视觉可以帮助医生快速准确地发现疾病并做出诊断。
例如，在肿瘤检测中，计算机视觉可以辅助医生自动识别和分析医学影像中的肿瘤区域，提高诊断的准确性和效率。
三、智能交通领域计算机视觉在智能交通领域的应用可以帮助实现交通管理的智能化和自动化。
例如，通过视频监控和计算机视觉技术，可以实现交通事故的实时监测和自动报警，提高交通安全性。
此外，计算机视觉还可以用于车辆识别和跟踪，实现智能交通信号灯的控制和优化，提高交通流畅度和效率。
四、安防监控领域计算机视觉在安防监控领域的应用已经得到广泛应用。
通过智能视频监控系统，计算机视觉可以实现对人、车、物等目标的实时识别和跟踪，以及异常行为的自动检测和报警。
这在保护人民生命财产安全方面起到了重要的作用。
此外，计算机视觉还可以应用于图像加密和解密领域，保障信息安全。
五、虚拟现实领域计算机视觉在虚拟现实领域中的应用也非常广泛。
通过结合计算机视觉技术和虚拟现实技术，可以实现沉浸式的虚拟现实体验。
例如，通过追踪用户的头部运动和眼睛的焦点，计算机视觉可以实时调整虚拟环境的视景，提供更真实、更逼真的虚拟现实效果。
此外，计算机视觉还可以用于虚拟现实游戏的互动和控制。
综上所述，计算机视觉的应用领域非常广泛，涵盖了工业制造、医疗诊断、智能交通、安防监控和虚拟现实等各个领域。
计算机视觉技术在工业自动化中的应用
计算机视觉技术在工业自动化中的应用随着计算机技术的不断发展，计算机视觉技术逐渐成为工业自动化的重要组成部分。
它利用计算机对图像和视频进行处理、分析和理解，以实现对物体的检测、识别和跟踪。
计算机视觉技术在工业自动化中的应用范围广泛，包括质量控制、机器人指导、安全监测等方面，为企业提高生产效率、降低成本和提质增效提供了有效的解决方案。
首先，计算机视觉技术在工业自动化中的一个重要应用领域是质量控制。
传统的质量控制方法通常依赖于人工检测，但这种方法需要大量的人力物力，并且容易出错。
而利用计算机视觉技术，可以实现对产品外观、尺寸等信息的高速、高精度检测。
通过采集并分析产品图像，系统可以判断产品是否符合特定的质量标准，并快速发现和排除不合格产品，提高了生产的质量稳定性和效率。
其次，计算机视觉技术在工业自动化中的另一个重要应用领域是机器人指导。
在工业生产中，机器人常常需要与环境进行交互并完成特定的任务。
通过计算机视觉技术，机器人可以实时获取视觉信息并进行分析，从而准确地感知环境中的对象和场景。
这使得机器人能够自主地进行物体抓取、装配和位置对齐等操作，提高了生产线的灵活性和工作效率。
同时，计算机视觉技术也在工业自动化中发挥了重要的安全监测作用。
在一些危险环境中，人工进行监测往往存在一定的风险。
通过安装摄像头并利用计算机视觉技术，可以实现对危险区域的监测和警报。
例如，在一些高温、高压等恶劣条件下的制造过程中，计算机视觉系统可以实时监测设备状态，并在发现异常情况时及时发出警报，以保障生产线的安全运行。
此外，计算机视觉技术在工业自动化中还可以辅助进行生产过程监控和管理。
通过对生产线进行实时监测，可以实现对物料运输和工艺流程的智能控制。
例如，在食品加工行业，计算机视觉系统可以通过识别产品的形态、颜色和纹理等特征，快速检测和判断产品是否存在瑕疵或异物。
这使得生产线能够及时调整和优化，减少废品率，提高生产效率和质量稳定性。
计算机视觉技术在工业中的应用
计算机视觉技术在工业中的应用计算机视觉技术是一种使计算机能够“看”和“理解”图像和视频的技术。
在工业领域，计算机视觉技术有着广泛的应用，可以提高生产效率、降低成本、提高产品质量。
以下是计算机视觉技术在工业中应用的一些知识点：1.产品检测：计算机视觉技术可以自动检测生产线上的产品缺陷，如划痕、变形等。
通过图像处理和模式识别技术，计算机可以对产品进行实时检测，确保产品质量。
2.机器人导航：在工业自动化领域，计算机视觉技术可以用于指导机器人的行动。
通过识别特定的标记或目标，计算机可以控制机器人进行精确的搬运和操作。
3.工业测量：计算机视觉技术可以用于测量物体的尺寸、形状和位置。
这种技术可以替代传统的手工测量方法，提高测量的精度和效率。
4.质量控制：计算机视觉技术可以对生产过程中的产品进行实时监控，确保产品符合规定的质量标准。
通过对图像进行分析和比较，计算机可以判断产品是否合格。
5.包装检测：在包装生产线中，计算机视觉技术可以用于检测包装物的外观和结构。
通过识别包装缺陷或错误，计算机可以及时报警并停止生产。
6.物料识别：计算机视觉技术可以用于识别和分类不同的物料。
在工业生产中，计算机可以通过图像处理技术区分不同种类的物料，实现自动化的物料管理。
7.油漆检测：在涂装生产线中，计算机视觉技术可以用于检测油漆的厚度、均匀性和干燥程度。
通过实时监控油漆的质量，计算机可以确保涂装效果达到要求。
8.故障诊断：计算机视觉技术可以用于检测设备的运行状态，识别潜在的故障和问题。
通过分析图像数据，计算机可以提前发现设备的异常情况，避免故障发生。
9.安全监控：在工业环境中，计算机视觉技术可以用于监控和防范非法入侵、盗窃等安全问题。
通过对视频图像的实时分析，计算机可以及时发现异常情况并报警。
10.工业机器人视觉系统：计算机视觉技术可以与工业机器人结合，实现更加智能化和自动化的生产过程。
通过视觉系统，机器人可以更好地识别和处理各种任务。
计算机视觉技术在工业制造中的应用案例
计算机视觉技术在工业制造中的应用案例计算机视觉技术是一种基于计算机和摄像机等硬件设备，利用图像处理、模式识别等算法实现对图像信息的解析和理解的技术。
在工业制造领域，计算机视觉技术被广泛应用于自动化控制、质量检测、产品追溯等方面。
下面将介绍几个计算机视觉技术在工业制造中的应用案例。
首先，计算机视觉技术在自动化控制方面发挥着重要的作用。
以汽车制造业为例，计算机视觉技术被应用于车身焊接过程中的焊缝检测。
通过在焊接过程中对车身焊缝进行实时检测，计算机视觉系统可以准确判断焊缝的质量，及时发现焊接缺陷并实现自动化控制。
这不仅可以提高焊接质量和效率，还可以降低人工干预的成本。
其次，计算机视觉技术在质量检测方面具有广泛的应用。
例如，在电子制造业中，计算机视觉系统可以对电路板上的元器件进行快速、准确的检测。
通过识别和分析元器件的位置、尺寸、形状等特征，计算机视觉系统可以判断元器件的安装质量，并及时发现并排除不合格品，保证产品质量的稳定性。
此外，计算机视觉技术还可以应用于产品表面缺陷检测、产品组装错误检测等方面，有效提高质检的效率和准确性。
另外，计算机视觉技术在工业制造中还发挥着重要的作用，即产品追溯。
通过在产品制造过程中对产品标识码、产品序列号等信息进行采集和记录，计算机视觉系统可以实现对产品生命周期的跟踪和管理。
在汽车制造业中，计算机视觉技术可以用于车辆识别和追溯。
通过采集车辆的外观特征，计算机视觉系统可以对车辆进行快速、准确的识别，并获取车辆的生产、流通、维护等信息，实现对车辆的全生命周期追溯。
这对于提高产品质量、加强产品管理和售后服务具有重要意义。
最后，计算机视觉技术还可以应用于工业机器人的自动化控制。
通过与机器人系统的结合，计算机视觉技术可以实现对机器人的智能感知和判断。
例如，在物料搬运领域，计算机视觉系统可以对散乱的物料进行识别、测量和定位，然后将识别的结果传输给机器人系统，实现对物料的自动拾取和放置。
计算机视觉技术在工业领域的应用
计算机视觉技术在工业领域的应用随着科技的不断进步，计算机视觉技术的应用范围也越来越广泛。
在工业领域，计算机视觉技术已经成为了一个非常重要的工具。
通过视觉技术，工业企业可以提高生产效率和品质，并且降低成本。
本文将从以下几个方面来讨论计算机视觉技术在工业领域的应用。
一、质量控制在工程制造、食品加工等行业，产品质量一直是最核心的问题之一。
而计算机视觉技术可以提供精确、高效的质量控制解决方案。
例如，在制药行业，计算机视觉技术可以对药片的尺寸、颜色、形状等进行检测，确保药片的质量达到标准。
同样，在食品加工行业，计算机视觉技术可以用于检测食品的大小、颜色、形状等并排除不合格产品。
这不仅可以提高产品质量，还可以减少报废和压低成本。
二、生产自动化计算机视觉技术的另一个应用领域是生产自动化。
在传统的生产线中，需要大量的人力进行物品的检查、分类等操作，而引入计算机视觉技术后，这些任务可以被自动化完成，大大提高生产效率。
例如，在物流行业中，计算机视觉技术可以对快递进行扫描识别，实现自动分拣。
另外在工厂中，计算机视觉技术可通过实时监控来进行生产线设备的自动化操作，提高生产效率与安全性。
三、物料管理在生产线中，物料的管理也是非常关键的一项工作。
借助于计算机视觉技术，物料管理可以变得更加精准、高效。
例如，利用计算机视觉技术来读取二维码，可以实现物料的自动配送和入库，提高生产效率和资源利用率。
同样的，在车间中，计算机视觉技术也可以监控物料的流程，及时避免物料丢失和浪费。
四、安全监控在工业领域中，安全监控一直是一个非常重要的问题。
计算机视觉技术也可以在这方面提供有效支持，通过监控摄像机的图像，可以对工厂内的安全环境进行监控。
例如，在工厂车间中，计算机视觉技术可以通过人脸识别技术来确保只有授权人员进入危险区域，这可以在关键环节处减少非正常的人员进入，提高工厂的生产安全性。
总结综上所述，计算机视觉技术在工业领域中应用广泛，可以提供精准、高效的解决方案。
计算机视觉技术在工业领域中的应用
计算机视觉技术在工业领域中的应用随着计算机视觉技术的不断发展，其在工业领域中的应用也越来越广泛。
这种技术可以帮助生产商在生产过程中自动化地进行品质控制、物料跟踪、机器人导航等任务，从而提高生产效率和降低人力成本。
接下来，我们将详细介绍计算机视觉技术在工业领域中的应用。
1. 品质控制计算机视觉技术可以用于对产品的外观、尺寸、形状等进行检测，从而判断是否符合生产标准。
这种技术可以通过图像处理和算法来快速准确地分析和比较产品的数据，从而实现自动化检测。
其中，颜色识别是品质控制中比较重要的检测方式之一。
在生产车间中，利用计算机视觉技术可以有效地对产品染色、油漆等进行检测，从而避免产品出现色差等问题。
2. 物料跟踪在生产车间中，物料的跟踪和识别也是一项非常重要的任务。
通过使用计算机视觉技术，可以对生产环节中不同物料的类型、数量、位置等信息进行的实时检查，确保生产过程的正确性和安全性。
例如，在汽车制造工厂中，计算机视觉技术可以对零部件进行跟踪和识别，确保在组装过程中使用正确的零部件，减少操作失误等问题。
3. 机器人导航计算机视觉技术在机器人导航中也起到了重要的作用。
机器人需要准确地识别周围的环境和物体，才能进行正确的导航和操作。
通过计算机视觉技术可以在机器人上安装摄像头，使其能够捕捉物体、路标等关键信息，从而实现自主导航。
例如，在一些生产车间中，机器人可以通过计算机视觉技术自主地找到需要进行加工的物体，并实现自主操作，从而提高生产效率和准确性。
4. 生产计划和优化计算机视觉技术还可以用于生产计划和优化。
通过对生产过程中数据的分析，可以发现生产中存在的瓶颈和短板，并进行优化和调整。
此外，计算机视觉技术还可以帮助生产商制定更为准确的生产计划，避免不必要的浪费和损失。
例如，在电子产品制造过程中，通过计算机视觉技术可以实现对机器运行状态和生产效率的实时监控，从而更好地优化机器人的工作流程和节省生产时间和物料成本。
总之，计算机视觉技术在工业领域中的应用是非常广泛的，带来了很大的经济效益和社会价值。
计算机视觉技术在工业中的应用
计算机视觉技术在工业中的应用随着科技的不断发展，计算机视觉技术在生产和物流领域中的应用越来越普及。
计算机视觉技术是指计算机通过数字图像信号，实现诸如图像处理、图像分析和图像识别等一系列功能的技术。
其在工业中的应用主要分为以下几个方面。
1. 质量检测计算机视觉技术可以通过图像分析来判断产品的质量，从而实现自动化的质量检测。
传统的质量检测方式往往需要人工的参与来进行判别，而计算机视觉技术可以更快、更精准地判断出问题产品，消除了误判率高、人工劳动密集等困难。
在工业制造中，产品质量的细微差异往往是关键因素，而计算机视觉技术可以通过灵活的参数调整和算法优化，精确地识别出产品中细微的缺陷，确保产品的质量稳定可靠。
2. 物流管理对于仓库物流管理而言，计算机视觉技术可以自动对仓库内货物进行跟踪和监控。
在仓库中，物品堆积杂乱，人员繁忙，为传统物流管理带来了极大困难。
但计算机视觉技术的出现，可以通过视觉全景，更精确地查看货柜内部，提高了仓库的容量使用率和出货效率。
在物流分拣中，计算机视觉技术也有广泛的应用。
当货物无法直接扫描条码时，计算机视觉技术可以通过图像识别来识别货物和识别转运方向，加速物流流程，降低了出错率，减少了人工干预。
3. 机器人视觉机器人技术和计算机视觉技术结合，能够实现自主巡视、自动分拣、自动回收等多样化工业生产系统的应用。
机器人技术在制造中已经广泛应用，但员工需要对机器人进行精细而明确的指示或教学，这限制了机器人的普及度和工作速度。
而通过计算机视觉技术，机器人可以识别各种情况下的工件、工作场所等，并做出相应的动作和反应。
同时，在不良环境或缺少人力的工作场合，机器人也可替代人员或代为劳动，帮助减轻工作压力，提高工作效率，为传统制造业的现代化升级注入新的动力。
总的来说，计算机视觉技术在工业中的应用让生产线变得更加智能、更加自动化。
通过它，生产效率得到提升，产品质量得到保障，管理效率也变得更加高效，为传统制造业提供了能力和技术的未来。
计算机视觉技术的应用领域介绍
计算机视觉技术的应用领域介绍计算机视觉技术是一门研究如何使计算机能够“看”的技术领域，它利用摄像机和计算机算法，使计算机能够理解和解释视觉信息。
计算机视觉技术的应用领域广泛，涉及到许多不同的领域和行业。
本文将重点介绍计算机视觉技术在以下几个应用领域的具体应用。
1. 工业领域在工业领域中，计算机视觉技术可以用于自动化生产线上的质量控制和检测。
通过使用计算机视觉系统，可以对生产线上的产品进行自动化检测，识别并排除不符合规定的产品。
此外，计算机视觉技术还可以用于工业机器人的导航和操作，提高生产效率和安全性。
2. 智能交通计算机视觉技术在智能交通系统中的应用正在不断发展和完善。
交通监控摄像头配备了计算机视觉系统，能够实时监测交通情况、识别车牌号码和违章行为，并及时采取相应的措施。
此外，计算机视觉技术还可以用于自动驾驶汽车，通过感知周围的环境和对象来驾驶汽车。
3. 医疗诊断计算机视觉技术在医疗诊断中的应用可以提高诊断精度和效率。
医学影像可以通过计算机视觉技术进行分析和解读，辅助医生在疾病诊断和治疗方面做出决策。
例如，在癌症筛查中，计算机视觉技术可以检测和分析医学影像中的肿瘤，帮助医生早期发现和治疗癌症。
4. 零售行业计算机视觉技术在零售行业中的应用越来越广泛。
通过使用计算机视觉系统，商店可以实时监测和分析顾客的购物行为和喜好，从而提供个性化的推荐和优惠，增加销售和顾客忠诚度。
此外，计算机视觉技术还可以用于商品库存管理和防止盗窃。
5. 安防领域计算机视觉技术在安防领域中的应用能够提供更高效的监控和安全性。
通过使用计算机视觉系统，安防摄像头可以实时监测和识别可疑行为、异常事件或不受欢迎的人员，从而提供及时的警报和响应。
此外，计算机视觉技术还可以用于人脸识别和身份验证，提高进出门禁系统的安全性。
总结起来，计算机视觉技术在工业、交通、医疗、零售和安防等领域都有广泛的应用。
随着计算机处理能力和算法的不断发展，计算机视觉技术将在未来继续创造新的应用领域和商业机会。
计算机视觉技术的应用领域与案例分享
计算机视觉技术的应用领域与案例分享计算机视觉技术是人工智能领域中的一个重要分支，它通过利用计算机和相应算法，使计算机能够模拟和理解人类视觉系统，从而对图像或视频进行分析和理解。
随着计算机视觉技术的飞速发展，它已经在各个领域得到广泛应用，为人们的生产和生活带来了诸多便利与创新。
本文将介绍计算机视觉技术的应用领域以及一些案例分享。
1. 工业制造：计算机视觉技术在工业制造中具有广泛的应用。
例如，通过使用计算机视觉系统，可以自动检测和分类产品缺陷，提高生产线上产品质量的准确性和效率。
此外，计算机视觉技术还可以在产品装配过程中辅助机器人进行精确定位和操作，实现高效的自动化生产。
2. 智能交通：计算机视觉技术在智能交通领域的应用也越来越常见。
例如，交通监控系统利用计算机视觉技术可以实时监测道路交通状况，包括车辆流量、路况情况等，并及时做出相应调整，提高交通流畅性和安全性。
此外，计算机视觉技术还可以用于车辆识别和自动驾驶技术的开发，为未来智能交通提供支持。
3. 医疗诊断：计算机视觉技术在医疗领域的应用有着巨大的潜力。
例如，通过对医学影像进行图像分析和处理，计算机视觉系统可以辅助医生进行病灶检测、疾病诊断和手术规划等工作，提高医疗诊断的准确性和效率。
另外，计算机视觉技术还可以用于电子病历管理和医疗机器人等领域的发展，为医疗行业带来更多创新。
4. 安防监控：计算机视觉技术在安防监控中的应用是广为人知的。
利用计算机视觉技术，安防监控系统可以实时监测监控画面中的异常事件，并及时报警和采取应对措施。
例如，人脸识别技术可以应用于公共场所的安检和门禁系统，实现人员身份的自动识别和管理。
此外，计算机视觉技术还可以与其他技术结合，如行为识别、运动检测等，提升安防监控的效果和智能化水平。
5. 增强现实：计算机视觉技术在增强现实（AR）领域的应用正在迅速发展。
通过结合虚拟图像和真实场景，计算机视觉系统可以实现对现实世界的增强和互动。
AI计算机视觉技术在工业生产中的应用
AI计算机视觉技术在工业生产中的应用随着时代的进步和科技的发展，人类的生产方式也在不断更新和改变。
人工智能作为一种智能化的生产方式，已经在工业领域得到广泛应用。
其中，AI计算机视觉技术是一个十分重要的领域。
本文将从以下几个方面分别探讨AI计算机视觉技术在工业生产中的应用。
1. 箱码分拣系统在传统的工厂中，很多流水线作业还是由人工完成的。
但是随着业务量的增加，人工操作的效率和精度无法满足要求，导致成本和错误率高。
而AI计算机视觉技术可以应用在箱码分拣系统中，以提高效率和准确性。
通过拍照技术和图像识别算法，装甲穿越可以将箱子分配到正确的区域，然后由机器人进行分拣，自动化的操作节省了大量的人工成本和时间。
2. 智能质检在工业生产中，质量问题是一项重要的问题。
传统的质检工作需要大量的人工和时间，而且要求质检员要能够熟练地认识和识别每一个产品的细节。
而AI计算机视觉技术可以通过相机或扫描仪在生产线上实时监控产品的质量，并自动记录下相应的数据。
通过这种方式，可以避免疲劳因素和人为误判导致的质量问题，提高质检的准确率和效率。
3. 品牌保护和反假冒随着全球化的加速和电商平台的兴起，假货和侵权行为已经成为了品牌商们面临的又一个严峻的挑战。
而AI计算机视觉技术可以通过图像识别技术精确地识别出假冒产品和侵权行为，并及时进行防范和制止。
同时，AI计算机视觉技术还可以预测和分析产品和市场的趋势，帮助品牌提前做好市场调整和战略策略规划。
4. 赋能智能制造随着工业4.0和智能制造的发展，AI计算机视觉技术不仅可以提升传统工厂的效率和品质，也可以赋能智能制造业提供更高效，更智能的解决方案。
特别是在如汽车制造，机器人和飞机制造这些高精度的行业中，通过数据处理和图像识别技术，AI计算机视觉技术可以帮助生产企业准确训练和控制机器工人，消除传统制造的人为因素，提高生产效率和质量标准。
综上所述，AI计算机视觉技术在工业生产中的应用已经在其探索和实践中获得了不少成果。
计算机视觉技术在工业检测中的应用
计算机视觉技术在工业检测中的应用在当今高度自动化和智能化的工业生产环境中，计算机视觉技术正发挥着日益重要的作用。
它就像一双敏锐的“眼睛”，能够快速、准确地检测出产品的各种缺陷和问题，极大地提高了工业生产的效率和质量。
计算机视觉技术是什么呢？简单来说，它是让计算机像人类的眼睛一样，能够从图像或视频中获取信息，并进行分析和理解。
在工业检测领域，计算机视觉技术主要依靠高清摄像头、图像传感器等设备来采集产品的图像数据，然后通过一系列的算法和模型对这些数据进行处理和分析，从而判断产品是否合格。
工业检测对于产品质量的把控至关重要。
过去，传统的人工检测方式不仅效率低下，而且容易受到检测人员的主观因素影响，导致检测结果的准确性和一致性难以保证。
而计算机视觉技术的出现，为工业检测带来了革命性的变化。
首先，在汽车制造行业，计算机视觉技术能够对汽车零部件的尺寸、形状、表面缺陷等进行精确检测。
例如，发动机缸体、曲轴等关键零部件的制造精度要求极高，哪怕是微小的瑕疵都可能影响汽车的性能和安全性。
通过计算机视觉系统，能够在短时间内对大量的零部件进行全面检测，及时发现不合格产品，大大提高了汽车的生产质量和可靠性。
在电子制造业中，计算机视觉技术也有着广泛的应用。
比如，对于印刷电路板（PCB）的检测，传统的人工目检方式不仅速度慢，而且容易漏检。
而计算机视觉系统可以快速扫描 PCB 上的线路、焊点等，准确检测出短路、断路、虚焊等缺陷，确保电子产品的质量稳定。
在食品和药品行业，计算机视觉技术能够对产品的包装、外观、标签等进行检测。
它可以检测出食品包装是否完好、药品标签是否清晰准确，有效防止不合格产品流入市场，保障消费者的健康和安全。
计算机视觉技术在工业检测中的优势十分明显。
其一，它具有极高的检测速度和精度。
相比人工检测，它能够在短时间内处理大量的图像数据，并且不会出现疲劳、疏忽等问题，检测结果更加准确可靠。
其二，它具有良好的通用性和可扩展性。
计算机视觉技术在工业自动化中的应用实例
计算机视觉技术在工业自动化中的应用实例在现代工业自动化领域中，计算机视觉技术正在发挥着越来越重要的作用。
通过利用图像处理和模式识别等技术，计算机视觉可以对工业生产过程中的图像进行分析和理解，进而实现自动化控制和优化。
本文将介绍几个计算机视觉技术在工业自动化中的应用实例，展示它们对提高生产效率和质量的贡献。
首先，计算机视觉技术在产品质量检测方面具有广泛的应用。
以汽车制造为例，传统的质量检测通常需要大量的人工操作，容易受到人为因素的影响，而且效率低下。
而借助计算机视觉技术，可以通过在生产线上设置视觉传感器，利用图像处理算法对汽车零部件进行检测和判别。
例如，可以通过图像分析检测汽车表面的缺陷、异物等问题，并及时进行反馈和处理。
这种应用可以大大减少人力投入，提高生产效率和产品质量。
其次，计算机视觉技术在物料分拣和物体识别方面也有重要的应用。
在物流和仓储领域，传统的人工分拣和识别工作需要大量时间和精力，并容易出现错误。
而采用计算机视觉技术，可以通过智能相机和图像处理软件对物料进行实时分析和识别。
例如，可以通过识别产品的条码、标签等信息来自动分拣和分类，从而提高物流和仓储的效率和准确度。
这种应用不仅节省了人力成本，还可以避免人工错误，提高了工作质量和效率。
此外，计算机视觉技术在安全监控和异常检测方面也扮演着重要角色。
在工业生产中，及时发现和处理异常情况对于保证生产线的顺利运行至关重要。
传统的异常检测方法主要依赖于人工观察和经验判断，容易漏检或误判。
而计算机视觉技术可以通过实时采集和分析生产过程中的图像信息，快速发现异常情况并进行报警和处理。
例如，可以通过图像处理算法实时监控生产线上的设备运行状态，识别设备故障、材料短缺等问题，并及时采取措施进行修复或调整，以保证生产的正常进行。
最后，计算机视觉技术在质量追溯和数据分析方面也发挥着重要的作用。
在现代工业生产中，追溯产品的质量和生产过程是保证产品合格和提高生产效率的重要手段。
计算机视觉技术在工业生产中的应用
计算机视觉技术在工业生产中的应用一、引言工业生产是现代社会的重要组成部分，随着科技的不断进步，计算机视觉技术在工业生产中的应用也越来越广泛。
本文将探讨计算机视觉技术在工业生产中的应用以及它所带来的益处。
二、计算机视觉技术概述计算机视觉技术是一门研究如何使计算机能够“看”的技术，它通过模仿人眼的工作方式，识别和理解图像或视频中的信息。
计算机视觉技术主要包括图像获取、图像处理和图像分析等技术。
三、在工业生产中的应用案例1. 质量检测在工业生产过程中，质量检测是一个非常重要的环节。
传统的质量检测通常依靠人工目视检查，但这种方式存在着效率低下、精度不高的问题。
而应用计算机视觉技术，可以通过图像处理和分析，实现对产品的自动检测，大大提高了质检的效率和准确性。
案例：某汽车制造企业引入了计算机视觉技术用于车身表面瑕疵检测，通过相机对车身进行扫描，然后对图像进行处理和分析，可以自动识别并标记出表面的缺陷，大大简化了质检流程，提高了产品质量。
2. 机器视觉导航在许多工业生产场景中，需要机器能够准确地获取位置和方向信息，以便进行精确的操作和导航。
计算机视觉技术可以通过识别和分析场景中的图像信息，实现对机器的导航和定位。
案例：某自动化仓储物流企业引入了机器视觉导航技术，通过在仓库内部布置摄像头，对货物和环境进行图像识别和分析，实现自动导航和定位，大大提高了物流的效率和准确性。
3. 生产过程监控在工业生产过程中，对生产线的监控和控制是至关重要的。
计算机视觉技术可以通过图像处理和分析，实时监测生产过程中的各项指标，如产品数量、偏差等，并及时发出警报，以便进行调整和控制。
案例：某电子制造企业采用计算机视觉技术监控生产过程中电路板组装的质量。
通过在生产线上设置相机，对电路板进行拍摄和分析，实时监测组装的准确性和质量，一旦出现异常情况，系统会自动发出警报，帮助工作人员及时调整和排除问题。
四、计算机视觉技术的优势和挑战1. 优势计算机视觉技术可以实现高效、准确的自动化检测和控制，大大提高了工业生产的效率和质量。
计算机视觉技术在工业中的应用
计算机视觉技术在工业中的应用计算机视觉技术是指通过计算机对图像或视频进行处理和分析，从而模拟和实现人类视觉系统的功能。
随着科技的发展和计算机算力的提高，计算机视觉技术在工业领域得到了广泛的应用。
本文将重点探讨计算机视觉技术在工业中的具体应用。
一、质量检测领域计算机视觉技术在工业中最常见的应用之一是质量检测。
传统的质量检测通常需要大量的人力投入，效率低下且容易出错。
而引入计算机视觉技术后，可以实现对产品的自动检测和分类，提高生产线的效率和准确性。
例如，在电子制造业中，计算机视觉技术可以用于检测电子元件的焊接质量、印刷质量以及组装过程中的缺陷。
通过摄像头拍摄产品图像，利用计算机视觉算法进行图像处理和分析，可以快速而准确地检测出产品中的缺陷，实现自动分类和提前筛除不合格品，大大提高了工作效率。
二、物体识别和跟踪领域计算机视觉技术还可以应用于物体识别和跟踪领域，提高物体的识别和追踪能力。
在自动化仓储和物流系统中，计算机视觉技术可以识别出不同类型的物体，并根据其重量、形状和尺寸自动分类和归类。
同时，利用计算机视觉技术可以实现对物体的实时跟踪，保证物体在运输过程中的安全和准确性。
三、机器人视觉领域计算机视觉技术在机器人领域的应用也越来越广泛。
通过给机器人搭载摄像头、传感器等设备，并结合计算机视觉算法和机器学习技术，可以使机器人具备感知和理解环境的能力，从而实现更加智能化的操作。
例如，在工厂生产线上，机器人可以通过计算机视觉技术准确识别零部件的位置和方向，实现自动化装配。
同时，机器人还可以通过计算机视觉技术实现对物体的抓取和放置，提高操作的精准性和效率。
四、安防监控领域计算机视觉技术在安防监控领域也具有重要的应用价值。
通过安装摄像头和运用计算机视觉算法，可以实现对场景中异常行为、人员和物体的实时检测和识别，提高安防监控系统的监测能力。
例如，当有人闯入禁止区域时，系统可以通过计算机视觉技术迅速报警并定位异常行为的位置，实时采取相应的安全措施。
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计算机视觉技术在工业领域中的应用
作者：卢箭孙通刘立峻
来源：《西部论丛》2019年第29期
摘要：在科学技术的推动下出现了计算机视觉技术，技术在不断发展中趋于成熟，被有效应用在工业领域中，并且取得了显著成效。
发挥出对计算机视觉技术的优势，加强和工业领域的融合，有助于促进产业优化升级。
文章先介绍计算机视觉技术相关内容，再分析工业视觉，最后提出有效应用策略，从而促进工业领域更好发展。
关键词：计算机视觉技术;工业领域;应用措施
引言
计算机视觉技术是在计算机技术基础上发展而来的，主要用于数据信息获取，将其应用在工业领域，可以实现对信息集成化控制，大大提升了生产效率。
目前我国工业处于快速发展时期，所以要树立起创新意识，积极引入计算机视觉技术。
在应用中不断完善技术，可以发挥出更大作用，创造出巨大经济效益。
一、计算机视觉技术
计算机视觉技术是一门新兴学科，目前还处于发展之中。
在上世纪八十年代，计算机视觉技术被逐渐应用到生产中来，其中最具代表性的就是图像处理技术，发展速度飞快，对于计算机视觉技术应用实际具有重要意义。
计算机视觉技术具有明显优势，可以满足发展的需求，在技术发展过程中，应用范围在不断扩大，有着很强的实用价值，推动着各行各业的发展。
随着信息技术和光电技术的发展，出现了一种利用CCD来采集需要检测的零件图像，然后再进行图像处理。
计算机视觉技术的检测方法主要有基于参考的视觉检测技术及基于非参考的视觉检测技术。
其中前者是利用特征点进行点对点的比对检测，特征点就是参考点[1]。
二、工业视觉
（一）应用领域
计算机视觉技术发展速度较快，功能也在不断完善，刚开始主要被应用在军事领域，借助遥感图像来获取需要的数据信息，通过分析掌握具体情况。
随着计算机视觉技术的成熟，被有效运用到工业领域。
在工业生产中，利用图像处理和视觉检测技术，检测时不会对产品产生任何影响，而且缩短了时间，整个过程效率比较高，保证产品质量合格。
从工业视觉系统来看，主要包括两个方面，一是工业视觉的检测系统，使用视觉技术来对被测物体的图像进行分析，
有利于提升检测水平。
二是工业机器人系统，有效应用计算机视觉技术，保证视觉测量的有效性，对于工业领域发展具有重要意义。
（二）技术性能
在工业视觉系统中，分辨率是非常关键的，直接关系到检测质量高低。
应用于工业领域，实际生产中环境是非常复杂的，而且物体有着明显的差异，对图像分辨率提出了更高的要求。
在灰度变化中，主要的指标形式是光源，检测的重点在于控制摄像机灵敏度和动态范围。
在空间变化中，通过相关定理保证图像的分辨率。
在光源视觉系统中，图像处理的实际情况对系统运行效果会产生影响，所以要特别注意，采用正确测量方法，强度较高的信号可以获取被测物体的各种信息，例如位置、尺寸、形状等。
图像处理系统的提取形式比较强，可以对图像数据进行分析。
应用在工业领域，要根据生产要求来调节系统各个条件之间的关系，处于动态变化之中，保证系统处于正常运行之中[2]。
三、计算机视觉技术在工业领域中的具体应用
（一）视觉检测技术的应用
视觉检测技术在工业领域内应用比较普遍，在实际应用中必须要按照规定步骤执行，否则会导致检测结果出错，所以要保证规范化。
有效利用传感器及光源，可以准确获取相关信息，实际中主要应用256度灰度图像，在整个采集过程中必须保证操作的规范性，符合具体要求。
提升检测结果质量，要对源图像提前处理，发挥出预处理技术的作用，同时结合相配套的功能，有助于提升检测结果质量。
最后建立模版模型对所检测物体的检测物体行为，可以获得比较真实的行为效果分析，还能得出一定的分配效果。
在输出提前处理效果的时候，一定要确保预测结果和具体检测结果的一致性，要求在实际工作中严格控制数据分析的精
准度。
（二）图像预处理技术的应用
这项技术可以对图像提前进行分析处理，并提取出符合相关要求的图像，所以说，图像预处理技术的应用简化了整个工作步骤。
图像预处理技术主要是根据模版來匹配之间的一个重要环节，在模版的基础上去分析图像，根据图像输出分辨率来做出准确的判断。
图像预处理技术已经发展为一阶段微分算子和二阶段微分算子，经过处理后可以保证图像检测结果。
通过详细步骤获得结果比较准确，而且经过了细致的检测，获取的图像处理效果精准化程度比较高，在工业生产中有着独特优势。
（三）模版匹配技术的应用
是根据预设模版与工业生产中需要检测的物体进行匹配对比分析，通过对结论进行分析，可以发现物体存在的问题并有效解决，为产品质量提供可靠的保障。
模版匹配技术的主要作用是分析模版与检测物体之间的图形相似度，这种检测技术可以根据预设的模版图像与所需要检测的物体图像之间的相似数来分析两者之间的相似度。
在实际工作中，先要对检测物体进行预设模版，结合所要检测的图像与预设模版进行对比，了解相似程度，最后根据需要的数据得出真实结果。
有效应用模版匹配技术，可以帮助工作人员分析判断数据的准确性，大大提高了工作效率，不会受到其他因素的影响[3]。
四、结语
综上所述，计算机视觉技术在工业领域中的应用具有重要现实意义，可以提升生产效率和质量。
加强对计算机视觉技术的研究，和工业领域联系在一起，实现有效的应用。
计算机视觉技术处于不断发展之中，所以要树立起创新意识，提升技术运用水平，不断优化生产模式，推动我国工业可持续发展。
参考文献
[1] 吕东生.计算机视觉技术在工业领域中的应用分析[J].现代信息科技，2018，2（1）：103-104.
[2] 王誉静，车洪梅，刘楚.计算机视觉技术及其在工业中应用[J].电脑迷，2018，（1）：160.
[3] 王怀晟.计算机视觉技术及其在工业中应用的研究[J].电脑迷，2017，（15）：177.。