自动化机器视觉系统被应用于工业的生产上，它能够代替人工来检查产品的质量，能大大提升提高企业的生产率。那么机器视觉自动化是怎样的呢？本文就给大家介绍下机器视觉自动化设备名称，以及机器视觉自动化经验总结。
机器视觉自动化设备名称
机器视觉就是自动化设备。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。
1、图像识别是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。通过机器视觉系统可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。
2、检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作准确性更是无法保证，而且检测速度慢容易影响整个生产过程的效率。因此机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛。
3、视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。
机器视觉自动化经验总结
采集图像最好是用相机本身的API接口采集图像，不要用图像软件包基于标准的采集图像协议来采集图像，因为相机本身的厂家自己了解自己，知道怎样弄才能更稳定采集图像。
相机Basler和堡盟的最贵，dasla的线扫的好点，灰点的性价比最高，德国的ImagesSource还可以。Basler的SDK函数提供出错捕捉功能，其他牌子的相机好像都没有这个功能，就是相机采集图像出错的时候可以让你来控制捕捉，这样就很容易排查原因，不会弹出一个内存读取错误的消息出来，让你无从下手排查原因。
光源打光非常重要，直接关系到采集图像的质量，好的图像轮廓清晰，成像产品特征完美体现，公司有钱的话可以直接到光源公司帮忙测试打光。
关于机器视觉自动化的问题，本文重点介绍了机器视觉自动化设备名称，以及机器视觉自动化经验总结。事实上机器视觉就是自动化设备，在设计机器视觉自动化的时候，有很多细节问题需要注意，比如说选择相机以及选择光源等。
