工控机器视觉技术解锁视觉传感器的无限可能
导语：视觉传感器的应用领域广泛，主要由一至两个图像传感器组成，以捕获足够多的原始图像，为机器视觉系统提供必要的数据。通过科学技术的进步，视觉传感器技术已不断提升，其性能通常可以通过图像分辨率来衡量。随着科技日新月异，我们将探索视觉传感器在现代社会中的应用。
视觉传感器在工业生产中的应用
由于其成本效益高和操作简便性，机器设计师和工艺工程师越来越多地将视觉传感器集成到那些曾经依赖人工检查或使用单一光电传感器进行检测的地方。这些设备在检验、计量、测量、定向、瑕疵检测以及分捡等方面发挥着关键作用。以下是一些具体应用实例：
在汽车制造过程中，确保机制人能够准确无误地涂抹胶珠，并且胶珠是否连续且宽度正确。
在瓶装生产线上，对瓶盖密封情况进行检查，以及液体填充高度是否符合标准，并保证封口前没有杂物进入。
在包装生产线上，加强对标签粘贴位置和内容的质量控制。
在药品包装行列中，对泡罩式包装内阿斯匹林片是否完整无损进行严格监控。
在金属冲压行业中，以极高速度（超过每分钟150片）自动检测冲压件，这比人工检查快了13倍以上。
如何工作？
一个优秀的视觉传感器能够捕捉数以千计清晰度的图像信息。这一点通常通过分辨率来衡量，而某些型号，如Banner工程公司提供的一些产品，可以达到130万个清晰度。这意味着，无论目标物体距离多少米或厘米远，它都能“看到”并区分出微小细节。
处理完毕后的图像与存储于内存中的参考样本相比较以作出分析。如果设定为识别正确安装了八颗螺钉的零部件，那么它就知道拒绝不完全或者未对准安装螺钉的情况。此外，不管零部件位于何处，都能做出判断，因为它可以理解不同角度下的形状变化。
特点概述：
信息丰富性：除了包含距离信息之外，还包括颜色、纹理、深度以及形状等丰富细节。
多任务能力：同时执行道路检测、车辆检测、小动物及行人的识别以及交通标志灯信号等众多任务。
视觉SLAM功能：通过摄像头实现同时定位和建造环境模型，即实时获取场景信息而无需依赖先验知识，使其适应环境能力强大。
与AI融合加速发展：正在迅速融合机器学习与深层学习技术，从而推动智能化水平进一步提升。