由于機器視覺系統可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，也易于設備集成，可為機器人等其他執行機構提供輸入參數。因此，在現代自動化工業生產過程中或極度危險及污染的環境中，人們將機器視覺系統應用地用于工況監視、成品檢驗和質量控制等方面，取代人工操作且比人工檢更操作精確、提高生產效率和產品質量，推進智能自動化制造的進程。**初，機器視覺技術在國際范圍內比較大的應用領域是半導體及電子行業。在半導體行業中機器視覺技術與的諸如錫膏印刷機、AOI檢測等設備結合使用，從上游晶圓加工制造的分類切割，到末端電路板印刷、貼片，都依賴于高精度的視覺測量對于運動部件的引導和定位

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機器視覺技術是屬于人工智能的重要分支。人工智能的研究圍繞在如何使機器具備人類智能，其架構可分為基礎支持層、技術層、應用層。基礎支持層包括大數據、計算力和算法，基礎支持層中的數據可以比作人工智能的燃料、算法可以比作人工智能的發動機，數據量、運算能力提升以及深度學習算法促進了人工智能技術的應用發展；技術層側重人類智能的某一方面，包括視覺類技術（機器視覺、計算機視覺）、語音類技術（語音識別、機器翻譯等）、自然語言處理類技術、人機交互等；應用層則是人工智能技術的具體落地，可以是具體的產品、裝備（如智能檢測裝備），也可以是一類解決方案（如人臉識別）。從機器視覺的架構來看，從底層的傳感、到算法集成應用，隸屬于人工智能在工業領域的應用

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當前包裝機械應用中，其傳感和檢測技術、定位控制、在線監測等得不到充分應用，同國外的自動化技術比依然存在較大的差距。現今，我國包裝機械品種約有1300多種，缺少高科技、高精度、高質量配套產品，產品性能低，穩定性和可靠性差，壽命短，表面處理粗糙，造型不美觀，我國包裝機械的技術水平從整體上看比先進國家落后20年左右。從科研產品開發上看，還基本停留在測試仿制階段，自行開發能力不強，科研投入少，經費*占銷售額的1%，而發達國家高達8%～10%。

一個計算機視覺，圖像處理和機器視覺所共有的經典問題便是判定一組圖像數據中是否包含某個特定的物體，圖像特征或運動狀態。這一問題通常可以通過機器自動解決，但是到目前為止，還沒有某個單一的方法能夠準確的對各種情況進行判定：在任意環境中識別任意物體。現有技術能夠也只能夠很好地解決特定目標的識別，比如簡單幾何圖形識別，人臉識別，印刷或手寫文件識別或者車輛識別。而且這些識別需要在特定的環境中，具有指定的光照，背景和目標姿態要求。

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視覺數粒機突破了傳統的方法，物品流以單層平鋪狀態由料盤整堆輸送，無需分為單列通道，整堆下墜時通過取像區域計數。首代的視覺數粒方法采用補差方式，在整堆計數后，補差裝置控制單個物品數量補差以達到目標數量，但難度在于需要控制初次分堆量接近而不超于目標數量，而補差時也需要單列單個地控制物品，其實也是傳統多通道方式的一種延伸，也受制于一些原有的問題。新一代的視覺數粒方法不用對計數后的物品進行補差，物品堆通過一個邏輯分配器，電腦監控物品堆進入分配器時的分布狀態，以邏輯計算方法分配出目標數量。

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C系視覺數粒機對單包包裝數量要求較多的需求尤為契合。嘉定區附近Z1650多道組合式視覺數粒機

數粒機在醫藥及食品等行業應用廣范，是顆粒狀藥品罐裝生產線上的關鍵設備之一,現國內市場上主要有光電式數粒機，是通過振動落料并利用光電效應工作原理進行自動數粒的包裝設備，它雖然不受藥數模板的限制，可以處理各種形狀和不同規格的物品，使用過光電數粒機的用戶對光電數粒機受粉塵的影響和速度的瓶頂應該深有體會，數粒機在數藥片、藥丸等帶有粉塵的物品時，時間一長將會出現計數不準的問題。上海衛嵐視覺數粒機、采用高速取像、整堆記數、邏輯分配的原理，正好解決了上訴問題，其性能高速、數粒精確、結構簡單，可以檢測破片碎粒

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