工業(yè)制造、機器視覺、ai 文章 進入工業(yè)制造、機器視覺、ai技術(shù)社區(qū)
機器視覺的四大類應(yīng)用
- 機器視覺可說是工業(yè)自動化系統(tǒng)的靈魂之窗，從物件/條碼辨識，產(chǎn)品檢測、外觀尺寸量測導(dǎo)機械手臂/傳動設(shè)備定位，都是機器視覺技術(shù)可以發(fā)揮的舞臺。因此它的應(yīng)用范圍十分廣泛，行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域更是多到令人眼花繚亂。第一種是用來檢測的，包括尺寸檢測、顏色檢測，表面外觀檢測等等。檢測是機器視覺工業(yè)領(lǐng)域最重要的應(yīng)用之一，光學篩選機，幾乎所有產(chǎn)品都是需要檢測，而人工檢測存在較多的毛病，人工檢測準確性低，工作效率低，準確性沒辦法保證，檢測速度慢。第二種就是用它來定位的。視覺定位要求機器視覺系統(tǒng)能夠快速準確的找到被測零件并確認其位置
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報告 | 人工智能大趨勢下機器視覺行業(yè)現(xiàn)狀與發(fā)展前景展望
- 一、我國機器視覺處在快速發(fā)展階段，行業(yè)需求快速提升 1.1機器視覺優(yōu)勢明顯，下游應(yīng)用歸為四大功能 據(jù)美國自動成像協(xié)會（AIA）定義，根據(jù)美國制造工程協(xié)會（SME）機器視覺分會和美國機器人工業(yè)協(xié)會（RIA）自動化視覺分會，機器視覺是通過光學裝置和非接觸的傳感器，自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置?！ ∫粋€典型的機器視覺系統(tǒng)通常包含由軟件和硬件兩部分：光源及光源控制器、鏡頭、相機等硬件負責成像功能，視覺控制系統(tǒng)負責圖像處理分析，輸出分析結(jié)果至智能設(shè)備的其他執(zhí)行機構(gòu)
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讓10GigE機器視覺變得可靠且經(jīng)濟實惠-包括多攝像頭設(shè)置
- 概述快速檢測線、半導(dǎo)體工廠、智能交通系統(tǒng)、運動分析和容積捕捉等多種視覺系統(tǒng)應(yīng)用場景都需要高分辨率、高 FPS 和高數(shù)據(jù)傳輸率來達到更好的結(jié)果。對于希望利用幀率更快和分辨率更高的機器視覺攝像頭來改進輸出的視覺系統(tǒng)工程師來說，從 1GigE 升級到 10GigE 是顯而易見的選擇。然而，根據(jù) AIA（自動成像協(xié)會）的研究，其采用相當緩慢。考慮到這種升級帶來的三個技術(shù)挑戰(zhàn)：可靠性（丟包）、高 CPU 使用率和高延遲，這一點可以理解。本文介紹了 Teledyne FLIR Oryx + Myricom&
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引入機器視覺設(shè)備要知道哪些知識？
- 機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支，是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產(chǎn)品將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作?！ ∪缃瘢S著工業(yè)4.0的到來，機器視覺技術(shù)在工業(yè)自動化中逐漸起著十分重要的地位，機器視覺技術(shù)的不斷創(chuàng)新，推動了工業(yè)自動化、智慧安防以及人工智能等行業(yè)的進步，機器視覺技術(shù)的發(fā)展為這項技術(shù)
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機器視覺常用的三種目標識別方法解析
- 隨著機器視覺技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)很多需要人工來手動操作的工作，漸漸地被機器所替代。傳統(tǒng)方法做目標識別大多都是靠人工實現(xiàn)，從形狀、顏色、長度、寬度、長寬比來確定被識別的目標是否符合標準，最終定義出一系列的規(guī)則來進行目標識別。這樣的方法當然在一些簡單的案例中已經(jīng)應(yīng)用的很好，唯一的缺點是隨著被識別物體的變動，所有的規(guī)則和算法都要重新設(shè)計和開發(fā)，即使是同樣的產(chǎn)品，不同批次的變化都會造成不能重用的現(xiàn)實。 而隨著機器學習，深度學習的發(fā)展，很多肉眼很難去直接量化的特征，深度學習可以自動學習這些特征，這就是深度學習
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機器視覺在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用
- 機器視覺在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用較少，但在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量等級、檢測、農(nóng)田病蟲害蟲害控制、農(nóng)業(yè)自動采集系統(tǒng)、農(nóng)作物生長過程檢測、農(nóng)業(yè)機器導(dǎo)航等方面都取得了突破。機器視覺技術(shù)在農(nóng)作物、農(nóng)產(chǎn)品等認識方面比眼睛具有更客觀、更標準的特征，但由于農(nóng)田環(huán)境的復(fù)雜多變和非結(jié)構(gòu)性特性，機器視覺用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)還不成熟?！ ∫弧⒃谵r(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量分類和檢驗中的應(yīng)用 農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量等級可以決定農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量和農(nóng)產(chǎn)品的商品價值。人工分類耗時長，分類準確度不高，利用機器視覺檢測技術(shù)處理農(nóng)產(chǎn)品圖像，根據(jù)預(yù)設(shè)的分級標準完成自動分級，不僅能達到良好的分級和
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機器視覺表面缺陷檢測
- 機器視覺技術(shù)是一種無觸碰、沒有受損的的自動識別技術(shù)性，是完成機器設(shè)備自動化技術(shù)、智能化和精準操縱的合理方式，具備可以信賴、頻帶回應(yīng)覆蓋面廣、在嚴酷條件下長期工作中、提高效率的優(yōu)勢。機器視覺檢測系統(tǒng)軟件根據(jù)合理的光源和圖像感應(yīng)器(CCD監(jiān)控攝像頭)獲得商品的表面圖像，應(yīng)用對應(yīng)的圖像解決優(yōu)化算法獲取圖像的特點信息，隨后依據(jù)特點信息對表面缺點開展精準定位、鑒別、歸類和統(tǒng)計分析、儲存、查看等。視覺系統(tǒng)表面視覺檢測系統(tǒng)軟件的基礎(chǔ)構(gòu)成 主要包含圖像收集控制模塊、圖像解決控制模塊、圖像剖析控制模塊、數(shù)據(jù)庫管理和工
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機器視覺的來源與發(fā)展
- 視覺是人類強大的感知方式，它為人們提供了關(guān)于周圍環(huán)境的大量信息，使人們能有效地與周圍環(huán)境進行交互。據(jù)統(tǒng)計，人類從外界接收的各種信息中80％以上是通過視覺獲得的，人類有50％的大腦皮層參與視覺功能運轉(zhuǎn)。 關(guān)于視覺有很多有趣的發(fā)現(xiàn)，比如螳螂蝦的眼睛能探測到偏振光。人眼以及普通相機只能感受到光的強度信息而不能探測到光的偏振信息。澳大利亞昆士蘭大學的研究人員發(fā)現(xiàn)，螳螂蝦的復(fù)眼（見圖1-2）能探測到偏振光。根據(jù)生物醫(yī)學及光學方面的理論知識，生物組織特性與偏振信息有關(guān)，所以螳螂蝦的眼睛是能夠“診斷”出生物組織的
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在一個小型嵌入式解決方案上為流式傳輸4x應(yīng)用制作原型的步驟
- 空間內(nèi)容納更多的功能。當這些系統(tǒng)在邊緣做出決策時，這往往十分有利。為了使這樣的系統(tǒng)成為可能，包括實現(xiàn)快速制作原型的能力，Teledyne FLIR 推出了 Quartet? TX2 嵌入式解決方案。這款定制的載板可輕松集成最多 4 個全帶寬 USB3 機器視覺相機。為了強調(diào)預(yù)裝了 Spinnaker SDK 的 Quartet 可以實現(xiàn)的功能，我們介紹了受 ITS（交通系統(tǒng)）啟發(fā)制作原型所采取的步驟，這個原型可以同時運行四個相似的應(yīng)用，其中三個使用深度學習。具體如下：●? ?應(yīng)用 1：
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AMS紅外點陣投射器 為Luxonis機器人3D視覺系統(tǒng)點睛
- 艾邁斯歐司朗（AMS）與Luxonis建立新的合作伙伴關(guān)系。Luxonis為自動導(dǎo)引車（AGV）、機器人、無人機等提供3D感測解決方案，協(xié)助創(chuàng)建高質(zhì)量3D地圖，用于物體偵測和避障等應(yīng)用。該3D感測解決方案的核心組成部分包括紅外光源，采用了艾邁斯歐司朗的Belago 1.1紅外點陣投射器。Belago 1.1將VCSEL芯片、專有的光學系統(tǒng)、緊湊結(jié)實的封裝加以整合，非常適合于主動立體視覺（ASV）應(yīng)用。艾邁斯歐司朗紅外點陣投射器Belago 1.1，為Luxonis新型機器人3D視覺系統(tǒng)點睛透過主動立體視覺
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一種基于機器視覺的模糊圖像復(fù)原算法*
- 在加工件位置發(fā)生移動的情況下，嘗試用機器視覺分析的技術(shù)來獲取均勻運動的被測物表面的細節(jié)信息。由于相機和被捕獲物體之間的相對運動，圖像可能會變得模糊。因此，在后續(xù)分析之前，必須通過消除運動引起的失真來恢復(fù)和還原圖像，從而可以以特定的算法來還原和識別原始圖像，以實現(xiàn)深層的研究目的。
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將機器視覺提速20倍！瑞薩DRP是怎么做到的？
- 工業(yè)生產(chǎn)要實現(xiàn)自動化，必然離不開機器視覺的幫忙。RZ/A2M集成了瑞薩特有的DRP（動態(tài)可重新配置處理器）技術(shù)，擁有超高性能的圖形圖像處理能力。DRP在擁有硬件級別運算能力的同時，也能夠從軟件層面對運算邏輯進行實時修改，保證了靈活性的同時也擁有不俗的圖像處理能力。本文中，我們將重點介紹RZ/A2M在工業(yè)自動化領(lǐng)域應(yīng)用的優(yōu)勢，包括更高的圖像處理能力以及超低的功耗?！緑ideo】視頻中的機械臂之所以能夠如此靈活的識別并抓取目標物體，是因為有RZ/A2M獨有的DRP模塊對機器視覺的圖像處理過程進行加速。外接的顯
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高產(chǎn)能生產(chǎn)線的正確打開方式，研華EPC-U2217機器視覺解決方案
- 隨著技術(shù)的進步和智能制造的發(fā)展，機器視覺在智能工廠的作用越來越重要。當我們以為工廠產(chǎn)線上還都是低技術(shù)的勞動者手動檢測產(chǎn)品外觀、印刷錯誤和產(chǎn)品標簽尺寸，每天996地在生產(chǎn)線上當螺絲釘。實際上，現(xiàn)代智能工廠生產(chǎn)線里已經(jīng)在利用機器視覺方案，通過大量的信息識別、數(shù)據(jù)積累及處理判斷零部件質(zhì)量是否合格，借此提高生產(chǎn)線的良率。據(jù)Frost ＆ Sullivan 預(yù)計到 2022 年，全球機器視覺設(shè)備市場規(guī)模將增長到 136.2 億美元，亞太地區(qū)將繼續(xù)成為全球最大的市場，因為行業(yè)加大了對質(zhì)量檢驗的需求。研華某客戶為提高生
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