食品饮料行业易拉罐生产线的工作环境以及罐底喷码检测的检测要求，研制了基于康耐视机器视觉的易拉罐罐底喷码检测系统，实现对易拉罐喷码不合格的产品进行自动检测与快速剔除。该检测系统由光源与视觉处理系统、电气控制与人机交互系统、次品剔除装置等组成。当易拉罐通过成像系统时，金属接近开关触发光源频闪和工业智能相机，获得高速易拉罐罐底图像，智能相机对其分析处理，由电气控制系统执行检测结果，从而达到分拣不良品的目的。通过实际项目应用证明:该系统实时性好，可靠性高，有效地提高了在生产过程中产品喷码质量的控制。
基于机器视觉的涂胶质量在线检测技术，目的在于为汽车制造企业提供一种高实时的汽车前盖机器人涂胶质量在线检测手段，帮助企业在更好地控制涂胶质量的同时降低其生产成本。在研究过程中，首先根据系统的性能指标和技术要求确定了涂胶质量在线检测系统的总体方案，并对硬件系统的关键设备进行了选型设计，然后针对汽车前盖机器人涂胶的特点研究了图像处理和分析算法，为实现实时在线检测，提出了基于广义回归神经网络的涂胶信息预测算法，再根据系统的功能要求开发了涂胶质量在线检测软件，后对设计的在线视觉检测系统进行了性能验证实验。
早的机器视觉提出开始与上个视觉60年代，通信电子产品高精度检测设备，随后1973年，美国自然科学会制定了1973-1982 视觉系统和机器人的发展计划，并研究成功了一些实用的视觉系统，应用于机械手定位、集成电路生产、电子产品装配、饮料罐装的检验等场合；后来在PCB制作工艺中也采用机器视觉系统，用于印制电路板的质量监测等。除了在生产制造领域外，领域也广泛应用，如精的制导系统等，的自动导航等；还有CV也应用在生物实验等领域，用于监测生物各个生产规律，通过加速视频播放来呈现生物生长等过程；在汽车自动驾驶领域，CV芯片也有不断深入的应用。
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