科创中国

电子信息技术

机器视觉是一种具有广泛用途的智能技术，其主要用于各种需要借助视觉感知来 完成检测、识别、测量以及视觉引导作业的任务场景，在实际生产、生活中具有极为普遍的需求。 ◆ 针对各种特定应用需求和客户要求定制完成视觉检测方案设计、成像方案设计、视觉算法开发和应用系统开发，在高精度、高速、高度自动化的前提下完成各种视觉检测、识别、测量与引导作业任务。 ◆ 研究团队面向智能制造以及各种工业应用场景，针对电子产品、包装、食品等领域的机器视觉需求，例如产品外观缺陷检测、外观尺寸测量、产品信息提取、抓取、分拣、装配、品质监控等开发了系列的视觉检测、识别、测量和控制的技术和应用系统。 ◆ 开发的机器视觉应用系统在上海、江苏、河北、山东、广东、深圳以及湖南等地20余家企业得到推广应用，达到了提升企业效益、降低劳动力成本、促进智能化生产水平的目的，同时为服务智能制造，打造智能工厂发挥了重要作用。 ◆ “先进机器视觉识别与智能运动控制技术装置在包装工业中的应用”曾获得中国包装总公司科技进步一等奖。

机器视觉技术具有替代人的视觉能力，而且能够在高精度、高速、高度自动化的前提下完成各种视觉检测、识别、测量与引导作业。其在各行各业特别是智能制造领域具有广泛应用需求，目前该领域的全球市场需求每年在百亿美元以上，国内预计在2025年达到两百亿元以上。 ◆ 产品外观缺陷检测与识别：作为工业产品的品质管控手段，产品的外观缺陷检测是产品检控的必备环节，企业在这一环节投入了大量的人力、物力，而且由于工作繁重，难以做到产品的全面检控，利用机器视觉检测技术对产品外观缺陷进行自动监测，可以有效节省人力资源，并提高检测的覆盖率和效率，避免缺陷产品流出对企业声誉造成负面影响，帮助企业提升效益。 ◆ 产品外观参数测量：通过高精度视觉测量技术，可以对2D、3D产品的各种外观参量（长、宽、高、曲率、平整度、间距、孔径等）进行自动测量，替代原来的手工测量或半自动测量。 ◆ 视觉引导作业：通过计算机视觉定位与识别技术，提升机器人作业的柔性和智能化程度，可以在复杂场景中，针对各种外观不规则的物体，通过视觉引导代替人工完成上下料、抓取、堆垛、摆放、装配等作业。

张东波，男，教授，博士导师，2007年获得湖南大学控制科学与工程博士学位，1996年起在自动化与电子信息学院从教至今，主要从事机器视觉、智能机器人等相关研究。

点击查看