Welcome: 江苏亮点光电科技有限公司
中文版   英文版 

激光小百科

机器视觉与激光检测


什么是机器视觉?

机器视觉作为现代自动化的核心,其解释视觉数据的准确性超过了人类。精确光线的激光是提升图像分辨率的关键,用于复杂检测。这种协同作用提升了缺陷检测的效率,确保快速且精确的分析。

更多关于激光线光源和视觉检测系统应用在铁路检测的案例,可点击详情了解。




机器视觉中的激光技术

机器视觉系统中激光的集成

对于自动化至关重要的机器视觉系统由成像设备、处理器、控制器和输出组成。激光作为重要的照明源,提供精确的结构化光线用于3D扫描和一致性成像。它们的相干光最小化了失真,这对于精确的测量、检查和引导至关重要。

图像捕获和处理原理

机器视觉中的图像捕获将激光反射的光转化为电信号,形成数字对象的表征。根据它们的灵敏度和速度选择像CCD或CMOS这样的传感器。然后高级算法处理这些信号,从尺寸到表面缺陷提取数据

工业应用和激光的影响

在工业中,激光增强的机器视觉确保了制造的准确性。例如,在选择性激光熔化(SLM)中,它监控粉末缺陷,这对产品质量至关重要。机器视觉的应用以精确性检测和分类缺陷,提高了制造效率和可靠性




在机器视觉中利用激光技术

机器视觉中激光与传统照明的比较

在机器视觉中,激光以其相干、单色光胜过传统光源,实现高对比度、低噪声成像。激光适用于精确的对齐和测量,支持像数字全息术这样的干涉测量方法,用于详细的3D成像和表面拓扑

使用激光进行精密测量和检测

激光在精密测量和检测方面无与伦比,产生狭窄、强烈的光束,揭示细微的细节和表面缺陷。技术如激光三角测量法和飞行时间测量利用激光波长进行精确的距离和位移评估。

视觉系统中多样化的激光

机器视觉使用各种激光——用于条形码扫描的半导体激光器因其紧凑性,用于复杂设置中的光纤激光器以其灵活的传送能力,以及用于切割和焊接任务的固态激光器因其强大的功率。




先进的激光检测技术

激光三角测量进行尺寸分析

激光三角测量作为机器视觉的基石,促进了非接触式的尺寸测量。通过分析由相机捕获的激光斑点的位置,系统精确地评估对象的距离,有助于在厚度和轮廓评估方面的质量控制。

共焦激光技术进行表面检查

高分辨率的表面检查通过共焦激光技术实现,该技术使用尖端光束扫描表面,并且只检测焦平面的光。这种方法在检查复杂和反射性表面时表现卓越,揭示了肉眼无法看到的缺陷。

散斑模式和反射率测量

散斑模式分析解读表面特征,而光时域反射率测量(OTDR)通过分析激光脉冲反射来检查光纤,以定位缺陷。

其他激光检测方法

其他方法包括激光多普勒振动测量用于分析振动和激光诱导击穿光谱用于材料识别,每种方法都利用激光的特性进行精确的工业测量。




激光检测的应用

汽车装配精度

在汽车制造中,激光检测确保装配线上的精度,快速检查部件的存在与质量,以维持高标准并提升生产效率。了解更多汽车应用。

微型电子检查

激光视觉系统在检查微小的电子部件上表现出色,无接触地识别错位和缺陷,确保电子产品的性能和寿命。

食品与农业

食品和农业部门利用机器视觉进行食品分级和农作物监测,激光提供必要的分辨率和精度,以确保食品安全和作物健康。

医学诊断和生物识别

在医学和生物领域,激光技术为诊断提供无与伦比的准确性,并用于生物识别的高精度扫描。


激光检测的相关产品


image.png 

单线结构光激光器

 

image.png 

多线结构光激光器

 

image.png 

机器视觉检测系统

更多相关产品可见机器视觉产品中心 页面





机器视觉中光纤激光技术的未来趋势

激光技术的创新演变

激光技术领域正迅猛发展,这一进程受到材料科学突破、光束质量提升以及系统微型化的强劲推动。超快激光在材料加工中以最小的热影响开创精密作业的新纪元。光纤激光器将高功率与卓越的光束质量相结合,正在推动材料处理和成像技术的前进。

机器视觉与光纤激光检测:计算能力的飞跃

随着计算能力和人工智能(AI)整合技术的进步,机器视觉与光纤激光检测预计将迎来飞跃。更强的处理能力将使实时复杂任务管理和预测性分析成为可能。AI的整合有望在数据学习、模式识别和用户交互方面提炼机器视觉系统。

人工智能与机器视觉的协同效应

制造业中AI增强的质量控制:金熙哲等人的研究展示了机器视觉系统利用AI进行批量检查烤箱制造过程。该系统采用目标检测、颜色聚类和直方图提取技术,检查标签位置和方向,证明了AI在提高自动化过程效率方面的作用。

AI在医学诊断中的应用:AI在医学成像诊断中的应用是增长显著的领域。机器视觉系统借助AI能够处理复杂的软件模型进行成像诊断,这可能导致由于技术复杂性及对AI判断的信任需求而产生新的法律和医疗责任问题。

食品加工中的AI应用:在食品工业中,AI机器视觉被用于预测鱼类加工的切割点,通过图像处理和机器学习技术从图像中提取三维模型并预测切割点以实现理想重量,平均误差低于3%,这比现行误差水平有显著改善。

AI与先进制造:AI在机器视觉中的应用对实现工业4.0至关重要,特别是在对准确性和质量要求极高的装配线上。采用专为AI推理与卷积神经网络(CNN)设计的应用特定集成电路(ASIC)是关键进展。这种方法允许高效的张量处理,对于制造过程中的高性能计算至关重要。

未来展望

展望未来,AI与机器视觉的协同作用,结合先进的光纤激光技术,预计将引领产业转型。趋势正向着更智能、更快速、更可靠的系统方向发展,这些系统能够无缝整合到工业的各个环节。这些进展不仅能开启新的应用和效率提升的可能性,同时也需要对其使用的伦理和法律框架进行重新评估。

激光技术和机器视觉正处于这场变革浪潮的前沿,预示着将行业推向高效率和创新新时代的承诺。