机器视觉在不同领域的应用

汽车行业：3D视觉系统用于检测汽车零部件的形状和尺寸，确保其符合规格要求，提高产品质量和安全性。

食品加工：超光谱成像技术用于检测食品中的杂质和外来物质，保证食品安全。

电子制造：2D和3D视觉系统用于检测电路板的缺陷，确保产品的可靠性和性能。

医药行业：机器视觉技术用于药品包装的检查，确保标签和包装的准确性，避免假冒伪劣产品流入市场。

叉车和移动机器人行业：机器视觉技术在叉车和移动机器人中的应用同样备受关注。这些技术通过提升自主导航和操作精度，显著提高了仓储和物流行业的效率。

在叉车领域，机器视觉系统被用来识别货物位置、检测障碍物以及导航路径。这些系统能够实时分析环境信息，确保叉车能够安全、高效地搬运货物。例如，现代叉车配备了2D和3D摄像头，可以精确定位货物的位置，并根据环境动态调整路线，避免碰撞和误操作。

移动机器人（AMR）通过集成机器视觉技术，实现了自主导航和任务执行。机器视觉系统能够帮助AMR识别地面标记、条码和二维码，从而准确导航到指定位置进行装卸货物。先进的机器视觉算法还能检测并避开动态障碍物，提高了AMR在复杂仓储环境中的适应能力。