機器視覺在不同領域的應用

汽車行業：3D視覺系統用于檢測汽車零部件的形狀和尺寸，確保其符合規格要求，提高產品質量和安全性。

食品加工：超光譜成像技術用于檢測食品中的雜質和外來物質，保證食品安全。

電子制造：2D和3D視覺系統用于檢測電路板的缺陷，確保產品的可靠性和性能。

醫藥行業：機器視覺技術用于藥品包裝的檢查，確保標簽和包裝的準確性，避免假冒偽劣產品流入市場。

叉車和移動機器人行業：機器視覺技術在叉車和移動機器人中的應用同樣備受關注。這些技術通過提升自主導航和操作精度，顯著提高了倉儲和物流行業的效率。

在叉車領域，機器視覺系統被用來識別貨物位置、檢測障礙物以及導航路徑。這些系統能夠實時分析環境信息，確保叉車能夠安全、高效地搬運貨物。例如，現代叉車配備了2D和3D攝像頭，可以精確定位貨物的位置，并根據環境動態調整路線，避免碰撞和誤操作。

移動機器人（AMR）通過集成機器視覺技術，實現了自主導航和任務執行。機器視覺系統能夠幫助AMR識別地面標記、條碼和二維碼，從而準確導航到指定位置進行裝卸貨物。先進的機器視覺算法還能檢測并避開動態障礙物，提高了AMR在復雜倉儲環境中的適應能力。