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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ECE</journal-id><journal-title-group><journal-title>Educational Continuity and Enhancement</journal-title></journal-title-group><issn>3066-845X</issn><eissn>3066-8476</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ECE.2025100032</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>机器视觉在特种设备上的应用现状与发展趋势研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/ECE/1/10/10.61369/ECE.2025100032</url><author>尹高俊</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>1</volume><issue>10</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-10-14</published-time></date></history><abstract>作为人工智能技术的重要分支，机器视觉技术以其高精度、高适应性、高效率等特点，被广泛地运用在社会的各个领域之中，并且发挥着越来越重要的作用，同时，在特种设备行业也表现出巨大的应用潜力。对此，本文就机器视觉在特种设备上的应用现状与发展趋势进行简要分析，希望为广大读者提供一些有价值的借鉴和参考。</abstract><keywords>机器视觉,特种设备,应用现状,发展趋势</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>&amp;nbsp;[1] 汪军,张瑞,罗祥志.基于机器视觉分析技术的大型游乐设施数字化监管应用[J].江苏通信,2024,40(03):87-91.&amp;nbsp;[2] 刘陆,赵佳萱,徐治中.机电类特种设备质量检验的技术探讨[J].机械工业标准化与质量,2024,(04):17-20.&amp;nbsp;[3] 黄荔生,王花秀,鄢峰,等.基于机器视觉的大型游乐设施摆角测量[J].特种设备安全技术,2024,(01):42-44.&amp;nbsp;[4] 岑琪,张志坚,李俊宁,等.基于机器视觉的电梯包覆带检验技术研究[J].中国特种设备安全,2023,39(S1):12-15.&amp;nbsp;[5] 冯双昌,陈杰,欧阳惠卿,等.基于机器视觉的自动扶梯防异物卡入预警系统研究[J].机械工程师,2021,(10):93-94.&amp;nbsp;[6] 王延军,陈亚男,姚志鹏.基于机器视觉测试高锰酸盐指数的方法研究[J].环境科技,2022,35(06):51-54.&amp;nbsp;[7] 刘俊.基于机器视觉和并联机器人抓取的牙刷泡罩吸塑包装系统[D].安徽工业大学,2022.&amp;nbsp;&amp;nbsp;[8] 陈思宇.基于机器视觉的复杂零件表面质量检测系统设计与实现[D].沈阳理工大学,2023.&amp;nbsp;[9] 张瑾,许慧荣.基于机器视觉技术的组合式结构桥梁横梁连接刚度损伤分析[J].科技与创新,2022,(23):76-79+82.&amp;nbsp;[10] 柳国栋.基于机器视觉的盘铣刀磨损状态检测方法研究[D].西京学院,2022.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
