工程师和科学家们采用了3D视觉技术解决在食品生产、医疗成像、自主机器人以及制造业领域中具有挑战性的应用。在这一部分中，你可以向NI和行业中的技术领先者学习立体视觉、激光三角测量以及在NI LabVIEW软件中实现3D视觉应用的特殊函数库。通过真实的例子，你可以发现如何将这些不同的3D技术用于机器人引导、过程控制和计量。

机器视觉和高级运动控制是机器自动化系统的关键组成部分。你可以使用这两个组件来提高产量并实现高效的现代化机器。虽然最先进的运动控制系统能够实现高度集成的机电一体化系统的设计，但是通过机器视觉则可以实现非侵入性的检查和测量。通过紧密地集成自动化系统的运动和视觉组件，领先的机器制造商能够进一步提高他们的系统的区分度，并建立更智能的机器。你可以学习如何使用这些技术来实现诸多好处，如更高的精度和准确度、更快的材料处理、以及更容易适应新产品和新工艺。此网络教程提供了视觉和运动集成方法的概述、面临的挑战以及主要优点。

如何能够很容易地更改一个生产系统，以制造不同的产品或者满足一个客户的特定指标，是现代制造机器领域的一个大课题。使用机器人作为灵活的操作装置是机器制造商通常所采用的策略。在此网络教程中，你可以了解在智能机器应用中使用机器人的优势。你会发现用于将机器人系统集成到机器控制器架构中的工具，你还可以体验如何使用图形化设计方法来开发复杂的机器人应用程序。你还将学习如何使用NI LabVIEW系统设计软件和ImagingLab 机器人开发库来开发高级的机器人应用程序。该应用程序集成了机器视觉、测量、运动控制和人机界面(HMI)任务，这样你就可以提高机器的灵活性和性能。

不同行业的制造部门都感到了压力，既要增加产量、减少成本，同时还要提高生产商品的质量。虽然这最终需要更高效的机器，对于机械行业，一个关键的任务是要掌握关于机器加工过程中的详细信息。通常情况下，传统的监控和数据采集（SCADA）解决方案是不充分的，这是因为被测系统的信息的动态变化、数据传输速率高，而且大部分重要数据被深埋在控制系统中。在此网络教程中，你可以学习用于机器加工系统监测的新技术、查看案例并收集重要信息，这些信息可以帮助你优化机器加工过程并识别潜在的需要改进之处。

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