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基于机械视觉的柔性制造系统研究
基于机械视觉的柔性制造系统研究
姓名：
杨春波学号：
06
基于机械视觉的柔性制造系统研究
第一章引言
随着经济一体化，竞争全世界化时期的到来，需求多样化、竞争不同化，传统的制造系统已不能知足市场对多品种小批量产品的需求。
迫使传统的大规模生产方式发生改变，批量生产时期正慢慢被适应市场动态转变的生产系统所替换，这就使制造系统的柔性愈来愈重要。
柔性制造系统（FMS），即指以数控机床、加工中心及辅助设备为基础，用柔性的自动化运输、存储系统有机结合起来，由运算机对系统软、硬件资源实施集中治理和操纵而形成的一个物料流和信息流紧密结合，没有固定加工顺序和工作节拍的完整的柔性自动生产线，要紧适用与多品种、中小批量的生产任务的高效自动化制造系统。
FMS中的物料流和信息流需有机的结合，同时又能均衡系统的自动化程度和高柔性。
与传统的制造系统相较，FMS具有如下的优势：
它能自动不同品种、不同结构、不同位置、不同切削方式的零件加工；它能自动传输、存储、装卸物料，自动改换刀具、夹具与工件并自动查验；它能自动进行工况诊断，保证加工质量和平安；它能全面处置信息，进行生产、工程信息的分析，编制生产打算、调度与治理程序，实现可变加工和均衡生产。
这即是FMS中所拥有的四个方面功能：
（一）自动加工功能；
（二）自动搬运与输料功能；（三）自动监控与诊断功能；（四）信息处置功能。
为了实现上述四大功能，一样来讲，FMS就会由相对应功能的四个具体功能系统所组成，即为：
自动加工系统，自动物流系统，自动监控系统与综合软件系统。
本文要紧针对自动物流系统中依托工业机械人构建的零件自动识别系统，介绍机械视觉技术在柔性制造系统中的具体应用。
基于机械视觉的柔性制造岛在线零件识别系统问题的提出
柔性制造系统
随着运算机技术的进展和在企业中应用的不断深化，1967年英国Molins公司制造了柔性制造系统（FlexibleManufacturingSystem,FMS），确实是在成组技术的基础上引入运算机操纵、治理和调度功能，提高了加工的自动化和柔性，通过运算性能够实现24小时持续工作，实现了不断机转换零件品种和批量。
同时，在加工中心之间通过自动导向小车或传送带运输零件。
适用于多品种、中小批量生产的具有高柔性且自动化程度高的制造系统。
柔性是FMS的最大特点。
即系统内部对外部环境的适应能力。
自动化是指将手工操作减至最低，仍至最后完全取消。
FMS标志着传统的机械制造行业进入了一个进展变革的新时期，自其诞生以来就显示出壮大的生命力。
它克服了传统的刚性自动线只适用于大量生产的局限性，表现出了对多品种、中小批量生产制造自动化的适应能力。
随着社会对产品多样化、低制造本钱、短制造周期要求的日趋迫切。
由于微电子技术、运算机技术、通信技术、机械与操纵设备的进步，柔性制造技术进展迅猛并日臻成熟。
目前全世界已有许多国家的企业利用了FMS。
据统计国际上以柔性制造系统生产方式生产的产品产值已占制造业总产值的75％以上，且有不断增加的趋势。
FMS是制造业向现代化进展的基础设备，已成为各工业化国家机械制造自动化的研制和进展重点[20][21][22]。
FMS一样由加工系统、物流系统、信息流操纵系统和辅助系统组成，如下图。
其尔后的进展要紧趋势是小型化、多功能化、集成化、智能化、高度柔性化。
图1柔性制造系统的组成
机械视觉技术具有快速性、可重复性、智能化、非接触、现场抗干扰能力强等优势，随着智能制造系统的进展，愈来愈多的FMS引入了机械视觉，在FMS的自动化生产中，涉及到各类各样的质量检查、测量和零件识别应用，例如汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查、加工前刀具的磨损检查等。
这种应用过去是靠人工检测来完成，人工执行这些工序，给工厂增加了庞大的人工本钱和治理本钱的同时，仍然不能保证100%的产品查验合格率，另外，有些微小尺寸的精准快速测量、形状匹配、颜色辨识等，用人眼全然无法持续稳固地进行。
机械视觉技术的引入代替人工检测方式，幸免了人眼的疲劳同时还能代替人工视觉在一些不适合人工作业的危险环境中工作。
因此，将机械视觉技术应用于FMS系统中的检测方面能够大大的提高生产效率和自动化程度。
机械视觉技术在FMS系统中一个重要应用是它能够直接识别零件和能有效地引入人工智能方式，从而判别和检测人为造成装载错误零件和装夹位置的不正确；另外对零件外形进行识别和对零件进行分类，反馈识别信息到FMS主控运算机，并能对系统生产进程提供信息反馈．因此，机械视觉系统能参与FMS调度与治理决策，使FMS生产治理与调度加倍柔性化与智能化。
基于工业机械人的柔性制造岛概述
本文所研究柔性制造系统（岛）由假设干台卧式加工中心、机械人，托板互换小车和总控运算机、信息监控系统、在线零件识别系统等组成。
操纵部份要紧有：
总控运算机、GE-FANUCFA操纵系统、加工中心操纵系统、小车操纵系统、现场信息监控系统、零件识别系统等组成。
柔性岛组成如图2和3所示，其系统组成如图 ：
图2柔性制造岛组成框图图3工业机械人与机床布局
拖车将待加工零件运输至加工中心附件，工业机械人布置在数台加工中心之间，其工作空间恰好能够覆盖各加工中心，确保拖车上的零件能被机械人顺利抓取并送至各加工工位。
在正常情形下，机械人视觉系统快速识别拖车上的零件，并依照识别分析结果抓取零件，把不同的规格或种类的零件放入相应的加工中心进行加工。
整个系统工作进程可归纳为：
第一，依照生产的品种与调度打算信息指令，由其信息系统对数据信息进行处置、分派，并依照所给的程序对物流系统进行操纵，料库就会提供相应品种的毛坯零件，输送系统在夹具存储库中送出相应毛坯的随行夹具，现在，工业机械人自动识别和选择所装卸的工件与夹具，并随之安装到相应的机床上。
第二，把输送来的工件与加工程序编码，通过机床之加工程序识别装置，选择其相应加工程序、所需刀具与各方面切削参数等，完成对工件的自动加工。
其加工流程图如下所示：
图4柔性制造工作流程图
在线零件识别系统问题的提出
从图3所示的柔性制造岛工作流程图可知，在上下料工位装夹完零件后，由托板小车自动将零件送到相应加工中心周围，由物流操纵系统通过MIS系统将零件的相应加工程序号传送给加工中心，加工中心挪用与程序号对应的加工程序进行加工；在以前的柔性制造系统中完全靠人工装卸零件、调入待加工零件的数控程序，这阻碍了系统的加工效率，成为制约柔性制造岛柔性化和智能化的一个重要方面，为了解决这一问题，需要在零件进行加工前先完成零件的自动识别，依照识别结果操纵加工中心自动挪用相应程序完成加工。
本文要紧研究手眼一体化机械人在上下料工位处采纳PC机械视觉系统通过搜集图像和相应的图像处置识别来实此刻线零件识别的方式。
机械视觉技术
视觉包括对光信号的感受、对视觉信息的获取、传输、处置与明白得，是人类观看世界和认知世界的重要手腕。
据统计人类从外部世界取得的信息约有80%是由视觉获取的。
随着信号处置理论和运算机技术的进展，人们试图用摄像机获取环境图像并将其转换成数字信号，用运算机实现对视觉信息处置的全进程，这确实是运算机视觉，其目的是使运算机具有通过一幅或多幅图像认知周围环境信息的能力。
机械视觉那么是成立在运算机视觉理论的基础上，偏重于运算机技术工程化。
与运算机视觉研究的视觉模式识别、视觉明白得等内容不同，机械视觉重点在于感知环境中物体的形状、位置、姿态、运动等几何信息
机械视觉技术概述
机械视觉事实上是数字视觉技术与工业制造技术的结合的综合性技术，要紧包括数字图像处置技术、机械工程技术、操纵技术、电光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术，运算机软硬技术，人机接口技术等。
这些技术在机械视觉中是并列关系，这些技术彼此和谐应用才能组成一个成功的工业机械视觉应用系统[3][4]。
机械视觉系统大体原理：
机械视觉系统通常采纳CCD（ChargeCoupledDevice）相机摄取图像，将其转化为数字信号，再采纳先进的运算机硬件与软件技术对图像数字信号进行处置，从而取得所需要的各类目标图像特点值，并在此基础上实现模式识别、坐标计算、灰度散布图等多种功能。
机械视觉系统能够依照其检测结果快速地显示图像、输出数据、发布指令，执行机构能够配合其完成指令的实施[5]。
机械视觉系统要紧由图像获取、图像分析和处置、输出显示或操纵三个功能模块组成，如图4所示
图5机械视觉系统模块组成
图像获取设备包括光源、摄像机等，其中关键部件CCD是由散布于其上的各个像元的光敏二极管的线性阵列或矩形阵列组成，通过顺序输出每一个二极管的电压脉冲，实现将图像光信号转换成电信号的目的。
输出的电压脉冲序列能够直接以RS-170制式输入标准电视显示器，或输入运算机的内存，进行数值化处置。
CCD是此刻最经常使用的机械视觉传感器。
图像处置包括相应的软件和硬件系统。
显示或输出与进程相连，包括监视界面，进程操纵器和报警装置等。
摄像数据通过运算机对标准和故障图像的分析和比较，假设发觉不合格产品，那么通过NO信号报警，并由执行机构自动将其排除诞生产线。
机械视觉检测的结果能够作为运算机辅助质量CAQ（ComputerAidedQuality）系统的信息来源，也能够和其它操纵系统集成。
机械视觉技术的进展
机械视觉是一个相当新且进展十分迅速的研究领域，并已成为运算机科学的重要研究领域之一。
机械视觉是在20世纪50年代从统计模式开始的，那时的工作要紧集中在二维图像分析和识别上，如光学字符识别、工件表面、显微图片和航空图片的分析和说明等。
1977年，DavidMarr教授创建的视觉理论第一从信息处置的角度动身综合了图像处置，内心物理学，神经生理学及临床神经病学的研究功效，提出了一个较为完善的视觉系统框架，他以为视觉进程能够分为三个时期：
第一时期是将输入的原始图像进行处置，抽取图像中诸如角点，边缘，纹理，线条，边界等大体特点，这些特点的集合为基元图；第二时期是指在以观测者为中心的坐标系中，由输入图像和基元图恢复场景中可见部份的深度，法线方向，轮廓等，这些信息包括了深度信息，但不是真正的物体三维表示，称为二维半图；第三时期是在以物体为中心的坐标系中，由输入图像，基元图和二维半图来恢复、表示、识别三维物体。
基于这种理论框架，研究者们对其中的各个研究层面进行了大量的研究。
20世纪90年代，随着光电自动化和运算机技术的高速进展，利用机械视觉的快速性、可重复性、智能化和可现场性的特点，机械视觉在汽车零配件批量加工的尺寸检查和自动装配的完整性检查、电子装配线的元件定位、IC上的字符识别、印刷电路板的查验等应用处合取得了具体的应用[8]。
作为一个充满生机与活力的学科，机械视觉检测技术在现代工业中具有普遍的应用前景，目前国外己经有了许多这方面的研究。
许多传统的人工视觉检测方式正在慢慢被运算机视觉检测技术所代替，而且又有许多新的成像方式取得了普遍的研究和应用。
机械视觉的应用
随着现代生产自动化程度的不断提高，机械视觉的应用范围不断扩大，在自动化生产领域所处的地位也慢慢上升。
应用需求是机械视觉研究的庞大推动力。
各行各业关于机械视觉系统的需求愈来愈迫切，机械视觉系统的市场正在形成、进展[16]。
机械视觉系统已被普遍应用于各个领域，如：
对高速贴片机上对电子元件的快速定位、对管脚数量的检查、对IC表面印字符的辨识、汽车仪表盘加工精度的检查、轴承生产中对滚珠数量和破损情形的检查、钢带表面缺点的检查等等，图5所示为一些在制造行业中的具体应用。
图6机械视觉技术在各行业的应用实例
第二章在线零件识别系统中的图像预处置与特点提取技术原理和方式
机械视觉能够看做从三维环境的图像中抽取、描述和说明信息的进程，其核心内容是图像的处置和识别。
由于图像的获取受阻碍的因素较多和图像分析目的不同，图像的处置需要依照不同的应用条件和应用处合，而采纳不同的图像处置方式。
通常图像处置进程可表述成图所示：
图7图像处置进程
图像预处置
视觉系统获取的图像（即原始图像）由于受到各类条件限制和随机干扰往往包括着各类各样的噪声和畸变，因此不能在视觉系统中直接利用，必需在进行图像分析和识别前进行灰度校正、噪声过滤等图像预处置从而去掉这些使图像质量劣化的因素并对信息微弱的图像进行增强，使图像变得更易观看或使图像中的有效信息更易提取。
图8图像预处置流程
对机械视觉系统来讲，所用的图像预处置方式并非考虑图像降质缘故，只将图像中感爱好的特点有选择地突出，衰减其不需要的特点，故预处置后的输出图像并非需要去逼近原图像，而以使后续的特点提取能够容易进行为目的。
图像预处置方式要紧包括滑腻和图像增强（锐化）两类。
图像滑腻事实上是低通滤波，让信号的低频部份通过，阻截属于高频部份的噪声信号。
显然，由于图像边缘信息也属于高频信息，因此在减少随机噪声阻碍的同时，滑腻进程将会致使边缘模糊化[37]。
图像的边缘信息包括了大部份的被测物体的特点信息，或在下一步进行的图像处置进程中需要提掏出的信息。
因此，滤波处置目的是：
要滤除图像中不需要的噪声信号，同时，维持图像中的边缘信息[38]。
因此一个好的滑腻方式应该是既能排除图像中存在的噪声又不使图像的边缘轮廓和线条变模糊，这是图像滑腻处置要追求的要紧目的[39]。
经常使用的滑腻方式有高斯滤波法、中值滤波法等。
中值滤波
它是一种非线性信号的处置方式，在图像处置中,经常使用于用来爱惜边缘信息。
它通过从图像中的某个采样窗口掏出奇数个数据进行排序取得的结果。
顾名思义，所谓中值确实是窗口中奇数个数据按大小顺序排列后处于中心位置的那个数。
中值滤波以窗口的中值作为处置结果。
实现起来很简单
1：
先对窗口排序
2：
用排序后的中值取代要处理的数据即可
注意事项：
1：
注意图像边缘数据的处理
2：
对于不同的目的选用不同的窗体，一般有3×3，5×5等等
改良中值滤波方式：
对一些内容复杂的图像，能够利用复合型中值滤波。
如,中值滤波线性组合、高阶中值滤波组合、加权中值滤波和迭代中值滤波等。
中值滤波的线性组合是将几种窗口尺寸大小和形状不同的中值滤波器复合使用，只要各窗口都与中心对称，滤波输出可保持几个方向上的边缘跳变，而且跳变幅度可调节。
高阶中值滤波组合能够使输入图像中任意方向的细线条维持不变。
为了在必然的条件下尽可能去除噪声，又有效维持图像细节，能够对中值滤波器参数进行修正，如加权中值滤波，也确实是对输入窗口进行加权。
也能够是对中值滤波器的利用方式进行转变，保证滤波的成效，还能够和其他滤波器联合利用。
图像二值化
图像二值化是一种普遍利用的图像分割技术，它利用了图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的不同，把图像视为具有不同灰度级的两类区域（目标和背景）的组合，选取一个适合的阈值，以确信图像中每一个象素点应该属于目标仍是背景区域，从而取得相应的二值图像。
图像二值化不仅能够大量紧缩数据，减少存储容量，而且大大简化本文后面的图像边缘特点提取与图像模板匹配识别处置步骤。
图像二值化原理
设原始图像灰度值函数为f（x,y），以必然的准那么在f（x,y）中找出一个适合的灰度值作为阈值t，那么分割后的图像g（x,y）可由下式表示：
从上可知，要从复杂的背景图像中分辨出目标并将其形状完整地提掏出来，阈值的选择是阈值分割技术的关键。
若是阈值选取太高，那么过量的将目标物体误归为背景而造成信息丢失；阈值选取太低，那么会显现相反的情形，增加许多假信息。
面积为A的持续图像f（x,y）经数字化后，成为i行j列的数字图像f（i,j）。
就数字图像f（i,j）来讲，在图像中不同灰度值的像素的数量是不同的。
直方图是用于表达图像灰度散布情形的统计图表。
其横坐标是灰度值g，纵坐标是显现那个灰度值的概率密度p（g）（对持续图像f（x,y）而言），或是显现那个灰度值的概率值p（g）（对数字图像f（i,j）而言，如以下图所示：
图9直方图
直方图反映了一种空间聚类信息，是一种统计量。
这种统计量反映的是图像全局信息。
依照此信息，能够确信图像整体的亮度、对照度，从而为后面的选择图像二值化时的阈值提供依据。
但同时直方图排除取灰度值为g的像素在图像中位置方面的任何信息，因此直方图并非回答原图像中有关目标形状方面的任何问题。
其计算公式如下：
边缘特点检测
边缘是图像的最大体特点。
边缘反映的是图像灰度的不持续性，通常概念为灰度的急剧的空间转变。
引发这种灰度转变要紧有以下几个缘故[44]：
（1）物体的边界。
（2）物体表面的光反射特性的转变。
（3）物体表面的三维的倾斜度或深度的转变。
（4）照明光的强度或方向的转变（阴影）。
边缘检测主若是图像的灰度转变的气宇、检测和定位[46]边缘检测关于物体的识别有很重要的作用，因为：
第一，人眼通过追踪未知物体的轮廓而扫视一个未知物体。
第二，通过提取图像的边缘能够大大简化图像分析和图像识别。
[47]由于本课题是对在线零件进行识别，识别运算有严格的时刻限制，通过提取边缘信息从而减少运算量和提高识别处置速度，具体实现方式见本文的第四章，因此边缘检测成为实现零件识的关键问题之一，其直接阻碍到识别稳固性和正确率。
常见边缘检测的方式要紧有以下几种：
第一种检测二阶倒数的零交叉点。
这是因为缘处的梯度取得最大值（正的或负的），也确实是灰度图像中的拐点确实是边缘。
在高等数学中，拐点处函数的二阶倒数是0。
第二种是统计型方式。
比如说利用假设查验来检测边缘[48]，在中利用对二阶零交叉点的统计分析取得了图像中各个象素是边缘的概率，并进而取得边缘检测的方案。
第三种检测梯度的最大值。
由于边缘发生在图像灰度值转变比较大的地址，对应持续情形确实是说是函数梯度较大的地址，因此研究比较好的求导算子就成为一种思路。
Prewitt算子、Sobel算子、Frei-Chen算子等确实是比较简单而经常使用的例子。
第三章在线零件图像识别技术研究
通过前面章节介绍的图像预处置和边缘特点提取等有效图像处置后取得了零件的二值边缘图像，为了从边缘二值图像中提取有效的识别特点实现正确的在线零件的图像识别。
图像识别的算法一样可分为四类，它们是:
统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别和智能模式识别。
本章将讨论如何通过从零件的二值边缘图像中获取边缘特点，进行快速有效的模板匹配和判定规那么，从而识别出零件。
依照已知模式到另一幅图中寻觅相应的模式，这就叫匹配。
一种常见的简单情形是，在一幅图中是不是存在某种已知图案，这种匹配称之为模板匹配。
图像与模板之间的匹配算法能够归结为二者的某一特点值的相关性气宇。
通过将模板图像与待匹配图像进行相关运算，取得一个相关值。
再依照这一相关值的大小就能够够判定二者是不是匹配。
例如，如安在一幅零件的图像中寻觅是不是存在某零件，这时就能够够采纳模板匹配的方式。
图像模板匹配涉及到两大方面：
匹配特点的选择和对匹配特点进行相关性计算的方式的选择。
匹配的特点有二个不同层次的选择:
图像象素的灰度值、图像的物理形状特点和图像内容描述的特点。
匹配方式大致可分为基于图像像素灰度值的匹配和基于图像特点的匹配。
基于灰度的图像模板匹配识别法和基于特点的模板匹配图像识别法别离具有以下的优缺点：
基于灰度的图像模板匹配识别法：
一、对图像的灰度转变比较灵敏，尤其是非线性的光照转变，将大大降低
算法的性能；
二、计算复杂度高；
3、对目标的旋转、变形和遮挡比较灵敏；
4、匹配精度高；
基于特点的模板匹配图像识别法：
一、图像的特点点比图像的像素点要少很多，能够大大的减少匹配进程的计算量；
二、特点点的匹配气宇值对位置的转变比较灵敏，能够大大提高匹配的精准程度；
3、特点点的提取进程能够减少噪声的阻碍，对灰度转变、图像形变和遮挡等都有较好的适应能力。
模板匹配模型的成立与相似度函数
ABS（AbsoluteBalanceSearch）算法的思想是用模板图像和待匹配图像上的搜索窗口间的像素灰度值的不同来表示二者的相关性。
假设待匹配图像为F（x,y），而模板图像为G（x,y），而且待匹配图像大小为M×N，模板图像大小为P×Q，那么在待匹配图像中共有（M-P+1）×（N-Q+1）个可能的匹配点存在，每一个可能的匹配点对应1个P×Q的搜索窗口。
图10模板及其搜索图像
设模板T叠放在搜索图像S上平移，模板覆盖下的那块搜索图叫子图Si,j,，i、j为这块子图的左上角像点在S图像中的坐标，叫参考点。
搜索图像分辨率为N×N，模板分辨率为M×M，不难从图中看出，i,j的取值范围为：
1≤i,j≤N-M+1
此刻能够比较T和Si,j的内容，假设二者一致，那么T和Si,j之差为零，不然不为零。
因此可用以下两种测度之一来衡量T和Si,j的相似程度：
D（i,j）表示模板和搜索图像的不同度。
那个值越小，表示该图像是模板图像的可能性越大。
由前述可知，整个在线识别系统的功能组成图可表示为：
图11在线零件识别软件系统功能结构框图
第四章总结
当前，我国的各类制造业正在步入“以信息化带动工业化”的新时期。
随着经济的进展和效率意识的提高，用先进的技术、装备来武装和改造传统产业就变得愈来愈重要。
因此，研制并普及智能化、高精度、高稳固性的自动化工业系统，已经成为我国工业进展和社会进步的必然要求。
在我国很多制造型企业中，都需要对产品进行实时检测、识别与分类，而大量的人工识别与分类不仅阻碍生产效率和准确性，更无益于企业的信息化治理。
将机械视觉分类识别系统应用于制造企业的产品生产现场，不仅能够实现实时、准确的在线检测，极大地提高生产效率，而且有利于产品质量的信息化治理。
机械视觉技术具有快速性、可重复性、智能化、非接触、现场抗干扰能力强等优势，机械视觉技术应用于柔性制造系统中可大大提高系统的柔性化、自动化、和智能化水平，适应了现代制造业的进步和进展要求，在实际应用中显示出了广漠的应用前景。
本文以柔性制造为运用背景，要紧针对机械人视觉系统中的图像处置，分析，识别等算法做了重点分析与介绍，尤其对当前较为典型的识别算法进行了理论分析。
机械视觉识别技术的意义
1，提高生产效率某些制造企业的生产规模大，产品种类多、数量多，采纳人工方式对各类产品进行检测、统计往往很困难。
尤其是关于一些诸如瓶盖、小金属构件之类的轻工产品，由于其生产的数量大、种类多，若是每类产品、每道工序都安排专门的人员进行在线检测，那么需要占用很多人力，这将直接致使企业的生产效率下降与产品本钱提高。
而运算机的最大优势确实是速度快、效率高，利用它有利于提高生产效率。
若是采纳多线程的策略，一台运算机还能够同时进行多个工位的产品检测工作。
2，实现实时、准确的在线检侧长时刻地进行单一、重复性的产品在线检测工作，往往会令人感到单调乏味，尤其是在某些噪音大、气味刺激性强的生产环境下，很容易造成工人的疲劳，这将直接致使检测准确性的下降。
另外，工人的责任心、个人的工作能力等也都对产品检测的准确性有直接的阻碍。
而且，因检测对象不同，产品复杂程度不同，某些物理量如:
颜色、缺点、浓度等，全然无法用人眼进行准确的量化气宇。
机械视觉系统以运算机代替人来进行工作，它不受气味或噪音的阻碍，更没有工作时刻或疲劳的限制，对通过量化的物理量与标准值进行比较，能够实现准确的在线检测、识别与分类。
3，便于产品质量的信息化治理现今，我国的各类制造业正在步入以信息化带动工业化的新时期，由人工检测取得的数据很难纳入到现代化的信息治理系统中。
利用机械视觉技术进行产品的实时、在线检测与分类识别，一方面能够提高工作的效率和精度，另一方面，它所生成的有关信息还能够纳入到产品质量治理数据库，轻松地实现网络发布、数据上传和数据库治理。
如此，能够很容易地对某一时期的历史数据进行自动分类、汇总、统计和报表打印等操作。
这将极大地提高企业的生产效率和现代化治理水平，有利于企业的信息化建设。
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