機器人系統視覺應用分類：機器視覺的用途可分為定位、識別、引導、測量、檢查。

    （1）定位：零件定位在機器視覺應用中是關鍵的第一步。無論是簡單的裝配驗證還是復雜的三維機器料箱揀選，所有機器視覺應用的第一步是通過模式匹配技術在相機視野中找到關注的對象或特征。關注對象的定位決定了成功還是失敗。如模式匹配軟件工具無法精確定位圖像中的零件，則無法進行識別、引導、檢查或測量。在實際生產中，零件外觀出現差異將無法實行定位，該步驟具極具挑戰性；視覺系統根據圖案來識別零件，盡管嚴格管控元器件的制造過程，在視覺系統中的外觀也會有一些差異。視覺系統的零件定位工具必須足夠智能且快速并準確地將培訓模式和下移至生產線上的實際對象進行比較，從而獲得更準確、可靠且可重復的結果。

    （2）識別：視覺技術可以讀取字母、數字、字符。零件標識和識別機器視覺系統可以讀取條碼（一維）、數據矩陣代碼（二維）、直接部件標識（DPM）和零件、標簽與包裝上印刷的字符。先由光學字符識別（OCR）系統在不知情的情況下讀取字母、數字、字符，然后由字符驗證（OCV）系統確認字符串的存在。此外，機器視覺系統可以通過定位具體圖案來識別零件或根據顏色、形狀或大小識別物品。
DPM應用將代碼或字符串直接標記到零件上，通過直接部件標記進行追溯可以改善資產追溯和零件真偽驗證。通過記錄成品子組件中各元件的譜系信息，它還可以提供單位級數據，從而推動出色技術支持和保修服務的提供。

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