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集成式机器视觉系统的优势及不足

导读: 随着市场的需要,机器视觉技术在各大领域得到广泛的应用。而集成式机器视觉系统应用了最新的DSP、FPGA及大容量存储技术,其智能化程度不断提高,可满足多种机器视觉应用的需求。

  随着市场的需要,机器视觉技术在各大领域得到广泛的应用。而集成式机器视觉系统应用了最新的DSP、FPGA及大容量存储技术,其智能化程度不断提高,可满足多种机器视觉应用的需求。

  那集成式机器视觉系统都具有哪些技术优势及不足之处呢?

  一、优势主要表现在以下几个方面:

  1、应用便捷

  由于集成式机器视觉系统已经固化了成熟的视觉功能,同时提供便捷的社会子界面,无需编程。可以快速实现定位、几何测量、有/无检测、计数、字符识别、条码识别、颜色分析等功能,可适应大多数机器视觉应用。

  2、稳定性高

  集成式机器视觉系统实现了图像采集单元、图像处理单元、图像处理软件、网络通信装置的高度集成。通过可靠性设计和测试,硬件兼容比从不同制造商购买的板卡、相机、PC组成的机器视觉系统更好,可以获更高的稳定性。

  3、体积小

  集成式机器视觉系统结构紧凑,尺寸小,易于安装在工业生产线和各种设备上,且便于装卸和移动。

  4、网络功能

  集成式机器视觉系统通常提供较好的网络功能,借助网络优势,可以实时地应用到每一个工业监测点。

  5、成本低

  集成式机器视觉系统集采集处理于一身,不用配置PC系统和图像采集卡,大大降低了视觉系统的成本。同时,集成式机器视觉系统很少的组成部件导致更低的故障,降低维护成本。

  二、集成式机器视觉系统的不足之处:

  1、处理能力

  PC系统快要通过较高的配置实现高速的出处理,适应更高的检测要求,如配置高速高分辨率的相机,高速处理器等。而对于集成式机器视觉系统而言,由于集成化的设计,受到处理器、内存等方面的限制,不是和对大数据量进行复杂的运算。在高速和高精度要求的场合集成式机器视觉系统目前还无法和PC-BASED较量。

  2、灵活性

  PC-Based系统快要适应复杂的应用,可以更灵活的进行配置和控制。在算法上,可以通过各种高级语言实现复杂运算。当要提高精度时可以通过提高系统配置、增加相机数量来实现。而集成式机器视觉系统在这一点上就差一些,通常配置标准化,用户仅能配置固定的功能。

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