机器视觉与机器人在汽车零部件检测方面的发展方向如何?
【机器视觉技术在汽车零部件检测中的应用】机器视觉技术自20世纪60年代起，便开始了其作为机器人感知世界"眼睛"的研制。最初，基于视觉的机器系统通过视觉单元采集图像，并进行处理，随后利用计算出的目标位置来操控机器的运动。1979年，视觉伺服的概念被提出，它通过视觉信息的连续反馈，显著提升了视觉定位或追踪的准确性。
1. 20世纪60年代：MIT的Roberts通过计算机程序首次从数字图像中提取出多面体如立方体、楔形体等的三维结构，并描述了物体的形状及其空间关系，这为三维计算机视觉研究奠定了基础。
2. 20世纪70年代：这一时期，视觉理论得到了较为完整的提出，并且视觉应用系统也开始出现。MIT人工智能实验室在70年代中期开设了"机器视觉"课程。1973年，MIT AI Lab吸引了众多国际知名学者参与视觉理论、算法、系统设计的研究，D. Marr教授便是其中一位，他于1977年提出的视觉计算理论，在80年代成为了计算机视觉领域的重要理论框架。
3. 20世纪80年代中期：计算机视觉得到了蓬勃发展，新概念、新方法、新理论不断涌现。我国早期正式介绍计算机视觉的文献出现在1984年的《计算机应用与》杂志。
4. 20世纪90年代中期：计算机视觉进入了一个深入发展和广泛应用的时期。随着微处理器和半导体技术的进步，以及劳动力成本的上升和高质量产品需求的增长，机器视觉在20世纪90年代在国外迎来了高速发展期，并在工业控制领域得到了广泛应用。
在工业环境中，机器视觉主要分为两类：一类是在大规模或高测试要求的生产线上，如包装、印刷、分拣等，或在不适宜人员工作的环境中，如野外、核电等，用机器视觉替代传统人工测量或检测，实现了人工无法达到的可靠性、精确度和自动化程度。另一类是在需要高性能、精密机器视觉组件的专业设备制造中，如半导体制造设备，这些设备依赖于高精度的视觉测量对运动部件进行导引与定位。例如，锡膏印刷工序的定位偏差可能导致芯片贴装后的在线测试发现问题，返修成本将是原成本的100倍以上。
随着机器视觉技术的发展，它不再是单一的应用产品，而是成为了生产制造各个阶段的必要部分，对系统集成性的要求也因此提高。工业自动化需要能够与测试或控制系统协同工作的一体化工业自动化系统，而非独立的视觉应用。在现代自动化生产过程中，机器视觉系统被广泛应用于工况监控、成品检验和质量控制等领域。
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