|
常用的机器视觉应用软件特点介绍机器视觉软件的核心为软件算法，主要是对数字信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别结果来控制现场的设备动作，自动完成对图像采集、显示、存储和处理。 机器视觉软件算法主要包含2D视觉算法、基于深度学习的缺陷检测算法、3D视觉算法、3D点云处理、多传感器融合标定等。 目前，机器视觉软件比较常见的开发模式是“视觉应用软件+视觉算法平台（算子库）”。 视觉应用软件一般由视觉集成商或设备商根据应用需求开发，具有专机专用、行业特征明显等特点，比如点胶视觉软件、筛选机视觉软件、上料机视觉软件、模具保护器视觉软件等； 视觉算法平台由底层算法研发能力较强的视觉公司开发，一般具有较高的通用性和灵活度，能用在多个行业应用中，国外知名的处理软件有德国MVTec的Halcon、康耐视的 VisionPro、加拿大Matrox的MIL等，国内常用的有海康机器人的VisionMaster算法平台，OPT 的Sci Vision，凌云光的Vision Ware，创科的CKVision、陕西维视的Vision Bank等。 除了视觉公司推出的商业软件库，还有开源算法如OpenCV、VTK、PCL、CGAL等，为视觉系统开发者提供了便利。 常用视觉软件技术一览表
由于视觉开发包的竞争优势取决于稳定性和易用性，在稳定性上国产软件进步明显。同时，在易用性上，国内厂商更加贴近终端用户，具备先天的本土化优势，对用户操作习惯更为了解，能够开发出操作性更加便捷的产品。 |
