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总第249期现代工业经济和信息化Total249

2025年第3期ModernIndustrialEconomyandInformationizationNo.3,2025

两化融合DOI:10.16525/j.cnki.14-1362/n.2025.03.025

信息化技术对推动工业自动化检测方法优化策略

王平岗，运现钦

（漯河职业技术学院，河南漯河462002）

摘要：介绍计算机视觉的基本原理与技术框架，分析了其在工业自动化检测中的独特优势。通过具体案例分析，揭

示了计算机视觉在产品质量检测、生产线监控与调度等多个关键场景中的实际应用现状，提出了一系列创新性的优

化策略与改进方法，旨在提升检测精度、优化数据处理流程，并推动工业自动化检测系统的集成化与智能化升级。

关键词：计算机视觉；工业自动化检测；数据处理；优化策略；智能化升级

中图分类号：TP391.41;TP18;TB48文献标识码：A

1计算机视觉技术概述大的技术支持。

1.1计算机视觉的基本原理与技术框架2计算机视觉在工业自动化检测中的应用现状及存

计算机视觉是一门研究如何让计算机从图像或在的问题

视频数据中获取并理解信息的科学,其基本原理基于2.1产品质量检测

对人类视觉系统的模拟与扩展。计算机视觉技术框架在产品质量检测方面，计算机视觉技术已被广泛

通常包括图像预处理模块、特征提取模块、分类与识应用于半导体制造、汽车制造、食品加工等多个行业。

别模块以及决策与反馈模块。图像预处理模块负责图例如，在半导体制造过程中，计算机视觉技术可用于

像的滤波、增强与校正等操作，以提高图像质量；特征检测芯片表面的微小缺陷，如划痕、裂纹等；在汽车制

提取模块则通过边缘检测、角点检测等方法提取图像造领域，该技术可用于检测车身表面的瑕疵、焊接质

中的关键信息；分类与识别模块利用机器学习或深度量等；在食品加工过程中，计算机视觉可用于检测食

学习算法对提取的特征进行分类与识别；决策与反馈品中的异物、变质等问题。然而,在实际应用中,由于

模块则根据识别结果做出相应决策，并反馈至控制产品种类多样、缺陷形态复杂，以及光照条件、噪声干

系统[1-2]扰等因素的影响,计算机视觉技术的检测精度与稳定

1.2计算机视觉在工业自动化检测中的应用优势性仍有待提高。

计算机视觉技术在工业自动化检测中展现出显2.2生产线监控与调度

著优势。首先,其检测速度快，能够在短时间内完成大在生产线监控与调度方面，计算机视觉技术可用

量图像数据的处理与分析,提高生产效率。其次,计算于实时监测生产线的运行状态，如设备故障、物料短

机视觉具有高精度与高准确性的特点，能够实现对微缺等,并自动调整生产计划与调度策略。例如,在智能

小缺陷或细微变化的精准检测，提升产品质量。此外，制造车间中，计算机视觉技术可用于检测设备的运行

该技术还具有灵活性与可扩展性，能够适应不同生产状态与故障预警，以及工人的操作规范与工作效率。

线与产品的检测需求,降低企业改造成本。最后,计算然而,在实际应用中，由于生产线环境复杂、设备种类

机视觉技术可实现远程监控与自动化控制，降低人工繁多,以及生产过程中的不确定性因素,计算机视觉

干预，提高生产安全性。技术在生产线监控与调度中的应用仍面临诸多挑战，

1.3关键技术及算法分析如检测精度低、误报率高、数据处理量大等问题。

计算机视觉在工业自动化检测中涉及的关键技2.3国内外成功案例对比分析

术及算法主要包括图像分割、目标检测、图像识别与国内外在计算机视觉技术在工业自动化检测中

分类等。图像分割技术用于将图像划分为多个具有特的应用方