這是三個(gè)定位點(diǎn)，圖形旋轉(zhuǎn)也不影響識別?，F(xiàn)在常見的二維碼是OR二維碼（OR是一種碼制），我們便以它為例。我們看一個(gè)二維碼，較早看到的當(dāng)然是幾何圖形。這些圖形中，藏了不少重要的“部件”。首先，OR二維碼的三個(gè)“角”上有三個(gè)方塊，它叫位置探測圖形。有了這三個(gè)點(diǎn)，不管是從哪個(gè)方向讀取二維碼，信息都可以被識別。即使將二維碼圖形旋轉(zhuǎn)，也可以識別。也許你會問，為什么不是四個(gè)角上都有方塊呢？事實(shí)上，是可以設(shè)更多的點(diǎn)，但幾何知識告訴我們，3點(diǎn)就可以確定一個(gè)平面，節(jié)省出的一個(gè)角可以嵌入更多信息。另外，二維碼上還有一些圖形混雜在幾何圖形中，是肉眼看不出來的，比如定位圖形和分隔符。定位圖形就是圖中連接三個(gè)位置...

雖然深度學(xué)習(xí)，人工智能和認(rèn)知系統(tǒng)的概念并不新鮮，但也是近些年它們才真正應(yīng)用于機(jī)器視覺系統(tǒng)。隨著機(jī)器視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，系統(tǒng)在不需要計(jì)算機(jī)編程的情況下也可以具有分析和分類對象的能力。而人工智能（AI）和深度學(xué)習(xí)是推動(dòng)機(jī)器視覺發(fā)展的重要技術(shù)手段。然而，描述這些概念背后的潛在科學(xué)更為簡單。例如，在傳統(tǒng)的機(jī)器視覺系統(tǒng)中，可能需要讀取零件上的條形碼、判斷其尺寸或檢查其是否有缺陷。為此，系統(tǒng)集成商通常使用現(xiàn)成的軟件，這些軟件提供了標(biāo)準(zhǔn)工具。例如，可以部署這些工具來確定數(shù)據(jù)矩陣代碼，或者使用圖形用戶界面來測量零件尺寸的工具集。因此，部件的測量可以分為好或壞，這取決于它們是否符合某些預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)。與這...

先談一談字符模板那匹配法。字符模板匹配法看起來很蠢，但是在一些應(yīng)用上可能卻很湊效。比如在對電表數(shù)字進(jìn)行識別時(shí)，考慮到電表上的字體較少，而且字體很統(tǒng)一，清晰度也很高，所以識別難度不高。針對這種簡單的識別場景，我們首先考慮的識別策略當(dāng)然是簡單的模板匹配法。模板匹配法只限于一些很簡單的場景，但對于稍微復(fù)雜的場景，那就不太實(shí)用了。那此時(shí)我們可以采取OCR的一般方法，即特征設(shè)計(jì)、特征提取、分類得出結(jié)果的計(jì)算機(jī)視覺通用的技巧。在這里簡單說一下這里常見的方法。第一步是特征設(shè)計(jì)和提取，我們現(xiàn)在識別的目標(biāo)是字符，所以我們要為字符設(shè)計(jì)它獨(dú)有的的特征，來為后面的特征分類做好準(zhǔn)備。再將這些特征送入分類器（SV...

這是三個(gè)定位點(diǎn)，圖形旋轉(zhuǎn)也不影響識別?，F(xiàn)在常見的二維碼是OR二維碼（OR是一種碼制），我們便以它為例。我們看一個(gè)二維碼，較早看到的當(dāng)然是幾何圖形。這些圖形中，藏了不少重要的“部件”。首先，OR二維碼的三個(gè)“角”上有三個(gè)方塊，它叫位置探測圖形。有了這三個(gè)點(diǎn)，不管是從哪個(gè)方向讀取二維碼，信息都可以被識別。即使將二維碼圖形旋轉(zhuǎn)，也可以識別。也許你會問，為什么不是四個(gè)角上都有方塊呢？事實(shí)上，是可以設(shè)更多的點(diǎn)，但幾何知識告訴我們，3點(diǎn)就可以確定一個(gè)平面，節(jié)省出的一個(gè)角可以嵌入更多信息。另外，二維碼上還有一些圖形混雜在幾何圖形中，是肉眼看不出來的，比如定位圖形和分隔符。定位圖形就是圖中連接三個(gè)位置...

當(dāng)前，工業(yè)領(lǐng)域仍是機(jī)器視覺的主要市場，在半導(dǎo)體及電子制造、汽車制造、機(jī)械制造、食品與包裝、制藥等行業(yè)的自動(dòng)化生產(chǎn)過程中，機(jī)器視覺被廣泛應(yīng)用于自動(dòng)檢驗(yàn)、過程控制和機(jī)器人引導(dǎo)等。隨著“工業(yè)”的深入發(fā)展和工業(yè)自動(dòng)化的普及，機(jī)器視覺在工業(yè)制造領(lǐng)域的市場規(guī)模將穩(wěn)定增長。此外，在非工業(yè)領(lǐng)域，得益于自動(dòng)駕駛、智能安防和智慧交通等領(lǐng)域的需求激增，機(jī)器視覺將獲得爆發(fā)式增長。Yole預(yù)計(jì)全球機(jī)器視覺相機(jī)市場將從2017年的20億美元增長到2023年的40億美元，復(fù)合年增長率（CAGR）為12%。傳統(tǒng)制造業(yè)的聚集地——北美一直是機(jī)器視覺比較大的市場，隨著全球制造中心向中國轉(zhuǎn)移，中國機(jī)器視覺市場正在繼北美...

邊緣檢測算法的基本步驟如下：1、濾波:邊緣檢測算法主要是基于圖象強(qiáng)度的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但導(dǎo)數(shù)的計(jì)算對噪聲很敏感，因此必須使用濾波器來改善與噪聲有關(guān)的邊緣檢測器的性能。2、增強(qiáng):增強(qiáng)邊緣的基礎(chǔ)是確定圖象各點(diǎn)鄰域強(qiáng)度的變化值。增強(qiáng)算法可以將鄰域(或局部)強(qiáng)度值有較大變化的點(diǎn)突顯出來。3、檢測:在圖象中有許多點(diǎn)的梯度幅值比較大，而這些點(diǎn)在特定的應(yīng)用領(lǐng)域中并不都是邊緣，所以應(yīng)該用某種方法來確定哪些點(diǎn)是邊緣點(diǎn)。常采用梯度幅值Ill值判據(jù)。4、定位:如果某一應(yīng)用場合要求確定邊緣位置，則邊緣的位置可在子象素分辨率上來估計(jì)，邊緣的方位也可以被估計(jì)出來。在用機(jī)器視覺進(jìn)行尺寸測量時(shí)，這四步必不可少，尤其必...

識別方法現(xiàn)在我們只想單純地想對字符進(jìn)行識別，那方法會有哪些呢？我列了一下可以采取的策略：使用谷歌開源OCR引擎Tesseract使用大公司的OCR開放平臺（比如百度），使用他們的字符識別API傳統(tǒng)方法做字符的特征提取，輸入分類器，得出OCR模型的字符模板匹配法大殺器：基于深度學(xué)習(xí)下的CNN字符識別上面提到的OCR方法都有其有點(diǎn)和缺點(diǎn)，也正如此，他們也有各自特別適合的應(yīng)用場景。首先說開源OCR引擎Tesseract。搞字符識別的童鞋應(yīng)該都聽說過Tesseract這個(gè)東西，這是谷歌維護(hù)的一個(gè)OCR引擎，它已經(jīng)有一段相當(dāng)悠久的歷史了。Tesseract現(xiàn)在的版本已經(jīng)支持識別很多種語言了，當(dāng)然...

（1）視覺系統(tǒng)將從基于PC的板級式向更小型的智能相機(jī)發(fā)展隨著半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展，工業(yè)相機(jī)的圖像傳感器將逐漸從CCD到CMOS的轉(zhuǎn)變，這將極大地簡化了工業(yè)相機(jī)設(shè)計(jì)，使其更容易小型化和集成化。機(jī)器視覺系統(tǒng)將從復(fù)雜龐大的基于PC的板級式系統(tǒng)向嵌入更多功能、更小型的智能相機(jī)系統(tǒng)發(fā)展。（2）視覺技術(shù)從2D向3D發(fā)展傳統(tǒng)的工業(yè)相機(jī)獲取的目標(biāo)物品為二維圖像，缺少空間深度信息。隨著現(xiàn)在對精確度和自動(dòng)化的要求越來越高，3D成像與傳感技術(shù)的出現(xiàn)，不僅有效解決了復(fù)雜物體的模式識別和3D測量難題，同時(shí)還能實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的人機(jī)交互功能，受到越來越普遍的應(yīng)用。目前，工業(yè)領(lǐng)域主流的3D視覺技術(shù)方案主要有三種：飛行時(shí)間（...

缺陷檢測系統(tǒng)使用的彩色CCD都采用雙線CCD（BayerPattern彩色CCD）或三線（R、G、B）CCD，這類彩色CCD存在兩個(gè)固有的問題：1）使用濾光片以過濾出紅、綠、藍(lán)三個(gè)單色，造成光譜和光子損失；2）由于使用多線（雙線或三線）CCD，成像存在空間偏差。這些固有問題終會導(dǎo)致生成的圖像顏色失真和細(xì)節(jié)丟失，其中基于BayerPattern（Bayerfilter）的雙線CCD問題會更為嚴(yán)重。這類相機(jī)，原理上每個(gè)濾光點(diǎn)（Pixel點(diǎn)位）只能通過紅、綠、藍(lán)之中的一種顏色，因此對應(yīng)的Pixel點(diǎn)位實(shí)際只采集到單一顏色（紅、綠、藍(lán)中的一種）的信息，被濾除的其他兩種顏色信息是通過插值法補(bǔ)回—...

AOI系統(tǒng)集成技術(shù)。AOI系統(tǒng)集成技術(shù)牽涉到關(guān)鍵器件、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、整機(jī)集成、軟件開發(fā)等。AOI系統(tǒng)中必不可少的關(guān)鍵器件有圖像傳感器（相機(jī)）、鏡頭、光源、采集與預(yù)處理卡、計(jì)算機(jī)（工控機(jī)、服務(wù)器）等。圖像傳感器常用的是各種型號的CMOS/CCD相機(jī)，圖像傳感器、鏡頭、光源三者組合構(gòu)成了大多數(shù)自動(dòng)光學(xué)檢測系統(tǒng)中感知單元，器件的選擇與配置需要根據(jù)檢測要求進(jìn)行合計(jì)設(shè)計(jì)與選型。光源的選擇（顏色、波長、功率、照明方式等）除了分辨與增強(qiáng)特征外，還需考慮圖像傳感器對光源光譜的靈敏度范圍。鏡頭的選擇需要考慮視場角、景深、分辨率等光學(xué)參數(shù)，鏡頭的光學(xué)分辨率要和圖像傳感器的空間分辨率匹配才能達(dá)到比較好的性價(jià)比。...

（1）視覺系統(tǒng)將從基于PC的板級式向更小型的智能相機(jī)發(fā)展隨著半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展，工業(yè)相機(jī)的圖像傳感器將逐漸從CCD到CMOS的轉(zhuǎn)變，這將極大地簡化了工業(yè)相機(jī)設(shè)計(jì)，使其更容易小型化和集成化。機(jī)器視覺系統(tǒng)將從復(fù)雜龐大的基于PC的板級式系統(tǒng)向嵌入更多功能、更小型的智能相機(jī)系統(tǒng)發(fā)展。（2）視覺技術(shù)從2D向3D發(fā)展傳統(tǒng)的工業(yè)相機(jī)獲取的目標(biāo)物品為二維圖像，缺少空間深度信息。隨著現(xiàn)在對精確度和自動(dòng)化的要求越來越高，3D成像與傳感技術(shù)的出現(xiàn)，不僅有效解決了復(fù)雜物體的模式識別和3D測量難題，同時(shí)還能實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的人機(jī)交互功能，受到越來越普遍的應(yīng)用。目前，工業(yè)領(lǐng)域主流的3D視覺技術(shù)方案主要有三種：飛行時(shí)間（...

這是三個(gè)定位點(diǎn)，圖形旋轉(zhuǎn)也不影響識別。現(xiàn)在常見的二維碼是OR二維碼（OR是一種碼制），我們便以它為例。我們看一個(gè)二維碼，較早看到的當(dāng)然是幾何圖形。這些圖形中，藏了不少重要的“部件”。首先，OR二維碼的三個(gè)“角”上有三個(gè)方塊，它叫位置探測圖形。有了這三個(gè)點(diǎn)，不管是從哪個(gè)方向讀取二維碼，信息都可以被識別。即使將二維碼圖形旋轉(zhuǎn)，也可以識別。也許你會問，為什么不是四個(gè)角上都有方塊呢？事實(shí)上，是可以設(shè)更多的點(diǎn)，但幾何知識告訴我們，3點(diǎn)就可以確定一個(gè)平面，節(jié)省出的一個(gè)角可以嵌入更多信息。另外，二維碼上還有一些圖形混雜在幾何圖形中，是肉眼看不出來的，比如定位圖形和分隔符。定位圖形就是圖中連接三個(gè)位置...

這是三個(gè)定位點(diǎn)，圖形旋轉(zhuǎn)也不影響識別?，F(xiàn)在常見的二維碼是OR二維碼（OR是一種碼制），我們便以它為例。我們看一個(gè)二維碼，較早看到的當(dāng)然是幾何圖形。這些圖形中，藏了不少重要的“部件”。首先，OR二維碼的三個(gè)“角”上有三個(gè)方塊，它叫位置探測圖形。有了這三個(gè)點(diǎn)，不管是從哪個(gè)方向讀取二維碼，信息都可以被識別。即使將二維碼圖形旋轉(zhuǎn)，也可以識別。也許你會問，為什么不是四個(gè)角上都有方塊呢？事實(shí)上，是可以設(shè)更多的點(diǎn)，但幾何知識告訴我們，3點(diǎn)就可以確定一個(gè)平面，節(jié)省出的一個(gè)角可以嵌入更多信息。另外，二維碼上還有一些圖形混雜在幾何圖形中，是肉眼看不出來的，比如定位圖形和分隔符。定位圖形就是圖中連接三個(gè)位置...

（1）視覺系統(tǒng)將從基于PC的板級式向更小型的智能相機(jī)發(fā)展隨著半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展，工業(yè)相機(jī)的圖像傳感器將逐漸從CCD到CMOS的轉(zhuǎn)變，這將極大地簡化了工業(yè)相機(jī)設(shè)計(jì)，使其更容易小型化和集成化。機(jī)器視覺系統(tǒng)將從復(fù)雜龐大的基于PC的板級式系統(tǒng)向嵌入更多功能、更小型的智能相機(jī)系統(tǒng)發(fā)展。（2）視覺技術(shù)從2D向3D發(fā)展傳統(tǒng)的工業(yè)相機(jī)獲取的目標(biāo)物品為二維圖像，缺少空間深度信息。隨著現(xiàn)在對精確度和自動(dòng)化的要求越來越高，3D成像與傳感技術(shù)的出現(xiàn)，不僅有效解決了復(fù)雜物體的模式識別和3D測量難題，同時(shí)還能實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的人機(jī)交互功能，受到越來越普遍的應(yīng)用。目前，工業(yè)領(lǐng)域主流的3D視覺技術(shù)方案主要有三種：飛行時(shí)間（...

產(chǎn)品的外觀缺陷直接影響著產(chǎn)品的質(zhì)量問題，而在檢測時(shí)，由于產(chǎn)品缺陷種類繁多且干擾因素眾多，導(dǎo)致產(chǎn)品的外觀缺陷檢測一直是機(jī)器視覺檢測中的難點(diǎn)。外觀缺陷檢測的難點(diǎn)外觀缺陷檢測的難點(diǎn)主要來自于產(chǎn)品本身以及檢測儀器的選擇，主要有以下幾大類：1）產(chǎn)品的多樣性，經(jīng)常使外觀檢測陷入困境；2）產(chǎn)品的外觀缺陷除了常見的劃痕、雜質(zhì)、裂紋等，還有易與背景融于一體的透明膠水輪廓檢測；3）反光物體通常會使圖像呈現(xiàn)大面積白斑，無法提取缺陷特征；4）圓弧面缺陷，受弧面的影響導(dǎo)致視野不能做大，如用明視野法，則成像光斑非常小；用暗視野成像則對于缺陷方向有局限性；5）部分產(chǎn)品表面由于材質(zhì)原因，灰塵、雜質(zhì)與劃痕難以區(qū)分檢...

無序抓?。≧andomBinPicking）是一個(gè)復(fù)雜的問題。從一個(gè)箱子里隨機(jī)挑選零件（RandomBinPicking），并將它們精確地放入機(jī)器中，這對人類來說是一項(xiàng)簡單的任務(wù)，但對機(jī)器人來說則是一項(xiàng)艱巨的挑戰(zhàn)。機(jī)器人必須深入箱子的角落，并能夠從無數(shù)個(gè)方向抓取零件，同時(shí)避免與箱子、其他零件或工作單元本身發(fā)生碰撞。一個(gè)無序抓取系統(tǒng)必須包含3D視覺成像和點(diǎn)云分析、手眼標(biāo)定、碰撞檢測、抓取規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃等技術(shù)。實(shí)現(xiàn)這樣一個(gè)無序抓取系統(tǒng)需要大量的集成和編程工作，所以大多數(shù)的無序抓取系統(tǒng)都是部署在大型、復(fù)雜的制造商工廠中(如汽車原始設(shè)備制造商)。然而中小型企業(yè)的勞動(dòng)力占全球工業(yè)勞動(dòng)力的69%，...

引導(dǎo)還可用于與其他機(jī)器視覺工具進(jìn)行對位，這是機(jī)器視覺一個(gè)非常強(qiáng)大的功能。因?yàn)樵谏a(chǎn)過程中，元件可能是以未知的方向呈現(xiàn)到相機(jī)面前的。通過定位元件，并將其他機(jī)器視覺工具與該元件對位，機(jī)器視覺能夠?qū)崿F(xiàn)工具自動(dòng)定位。這涉及到元件關(guān)鍵特征的定位，以確?？ǔ摺lob、邊線或其他視覺軟件工具的精確定位，進(jìn)而讓它們能夠與元件正確互動(dòng)。這種方法讓制造商能夠在同一生產(chǎn)線上生產(chǎn)多種產(chǎn)品，從而減少了檢驗(yàn)過程中用于保持元件位置的昂貴硬膜的需要。有時(shí)，引導(dǎo)還需要進(jìn)行幾何圖案匹配。圖案匹配工具在保證每次可靠定位元件的同時(shí)，還必須能夠應(yīng)對較大的對比度和光線變化，以及尺度變化、旋轉(zhuǎn)和其他因素。這是因?yàn)椋瑘D案匹配所...

目前，在新興市場經(jīng)濟(jì)和新型技術(shù)不斷崛起的背景下，生產(chǎn)出品質(zhì)高且價(jià)格低廉的產(chǎn)品是企業(yè)發(fā)展的急切需求，然而近些年來在國內(nèi)現(xiàn)有生產(chǎn)條件下生產(chǎn)出的產(chǎn)品存在著很大的問題。傳統(tǒng)意義上的生產(chǎn)需要設(shè)備處于時(shí)常工作狀態(tài)以便于隨時(shí)檢測，然而這樣的工作方式導(dǎo)致了設(shè)備在一定的時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)設(shè)備閑置的現(xiàn)象，浪費(fèi)了生產(chǎn)資源并無法實(shí)現(xiàn)可靠的自動(dòng)化生產(chǎn)；還有一個(gè)更為重要的原因在于工業(yè)生產(chǎn)線上生產(chǎn)出的產(chǎn)品，對于其尺寸精度的測量人們大多數(shù)都通過自己的主觀意識或者粗淺的測試方法去判別零部件尺寸是否合格，這樣的判斷方式檢測出的精度根本滿足不了客戶的需求?；谏鲜鲋T多問題的提出，一種基于機(jī)器視覺的檢測方法應(yīng)運(yùn)而生，此概念的提出為生...

黑色表示二進(jìn)制的“1”，白色表示二進(jìn)制的“0”“我們之所以對二維碼進(jìn)行掃描能讀出那么多信息，就是因?yàn)檫@些信息被編入了二維碼之中?！秉S海平說，“制作二維碼輸入的信息可以分成三類，文本信息，比如名片信息；字符信息，比如網(wǎng)址、電話號碼；還有圖片信息，甚至還可以包括簡短的視頻?！睌?shù)據(jù)信息是怎么被編入的呢？信息輸入后，首先要選擇一種信息編碼的碼制?，F(xiàn)在常見的二維碼都是以QR碼作為編碼的碼制。QR碼是矩陣式二維碼，它是在一個(gè)矩形空間內(nèi)，通過黑、白像素在矩陣中的不同分布，來進(jìn)行編碼的。我們知道電腦使用二進(jìn)制（0和1）數(shù)來貯存和處理數(shù)據(jù)，而在二維碼中，用黑白矩形表示二進(jìn)制數(shù)據(jù)我們?nèi)庋勰芸吹降暮谏?..

1.照明是影響機(jī)器視覺系統(tǒng)輸入的重要因素，它直接影響輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應(yīng)用效果。由于沒有通用的機(jī)器視覺光源照明設(shè)備，所以針對每個(gè)特定的應(yīng)用實(shí)例，要選擇相應(yīng)的照明裝置，以達(dá)到比較好的效果。2.工業(yè)鏡頭FOV（FieldOfvision）=所需分辨率*亞像素*相機(jī)尺寸/PRTM（零件測量公差）選擇鏡頭需要注意：①焦距②目標(biāo)高度③影像高度④放大倍數(shù)⑤影像至目標(biāo)的距離⑥中心點(diǎn)/節(jié)點(diǎn)⑦畸變。3.相機(jī)按照不同標(biāo)準(zhǔn)可分為：標(biāo)準(zhǔn)分辨率數(shù)字相機(jī)和模擬相機(jī)等。要根據(jù)不同的實(shí)際應(yīng)用場合選不同的相機(jī)和高分辨率相機(jī)：線掃描CCD和面陣CCD、單色相機(jī)和彩色相機(jī)。4.圖像采集卡圖像采集卡只是完整的機(jī)器視覺系統(tǒng)的...

CCD機(jī)器視覺具有哪些功能：1、定位功能：可以自動(dòng)定位被檢查產(chǎn)品外觀上的位置特征，在檢測過程中如果這些外觀特征與數(shù)據(jù)庫提供的圖像坐標(biāo)不一致，就可以判斷出產(chǎn)品為缺陷或瑕疵產(chǎn)品。2、測量功能：可以自動(dòng)測量產(chǎn)品的外觀尺寸，通過CCD相機(jī)對檢測產(chǎn)品進(jìn)多角度拍攝，可測產(chǎn)品長寬高等基本數(shù)值，也可根據(jù)不同的產(chǎn)品測量需求通過增加CCD相機(jī)數(shù)量及角度調(diào)整可以講測量精度提高道，同時(shí)測量各種形狀物體尺寸。通過數(shù)據(jù)庫運(yùn)算得出相應(yīng)尺寸與數(shù)據(jù)庫中固有數(shù)據(jù)進(jìn)行對比來判斷產(chǎn)品尺寸是否合格。3、識別功能：可以自動(dòng)識別產(chǎn)品的顏色、圖形、字符等，通過數(shù)據(jù)庫進(jìn)行運(yùn)算判斷出檢測產(chǎn)品上出現(xiàn)的字符、顏色、圖形是否正確從而判斷被...

黑色表示二進(jìn)制的“1”，白色表示二進(jìn)制的“0”“我們之所以對二維碼進(jìn)行掃描能讀出那么多信息，就是因?yàn)檫@些信息被編入了二維碼之中。”黃海平說，“制作二維碼輸入的信息可以分成三類，文本信息，比如名片信息；字符信息，比如網(wǎng)址、電話號碼；還有圖片信息，甚至還可以包括簡短的視頻?！睌?shù)據(jù)信息是怎么被編入的呢？信息輸入后，首先要選擇一種信息編碼的碼制。現(xiàn)在常見的二維碼都是以QR碼作為編碼的碼制。QR碼是矩陣式二維碼，它是在一個(gè)矩形空間內(nèi)，通過黑、白像素在矩陣中的不同分布，來進(jìn)行編碼的。我們知道電腦使用二進(jìn)制（0和1）數(shù)來貯存和處理數(shù)據(jù)，而在二維碼中，用黑白矩形表示二進(jìn)制數(shù)據(jù)我們?nèi)庋勰芸吹降暮谏?..

如果按識別的內(nèi)容來分類，也就是按照識別的語言的分類的話，那么要識別的內(nèi)容將是人類的所有語言（漢語、英語、德語、法語等）。如果按照我們國人的需求，那識別的內(nèi)容就包括：漢字、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字、常用標(biāo)點(diǎn)符號。根據(jù)要識別的內(nèi)容不同，識別的難度也各不相同。簡單而言，識別數(shù)字是比較簡單了，畢竟要識別的字符只有0~9，而英文字母識別要識別的字符有26個(gè)（如果算上大小寫的話那就52個(gè)），而中文識別，要識別的字符高達(dá)數(shù)千個(gè)（二級漢字一共6763個(gè)）！因?yàn)闈h字的字形各不相同，結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜（比如帶偏旁的漢字）如果要將這些字符都比較準(zhǔn)確地識別出來，是一件相當(dāng)具有挑戰(zhàn)性的事情。但是，并不是所有應(yīng)用都需要識別...

圖像的處理及分析1.標(biāo)定文件。標(biāo)定文件的生成是有嚴(yán)格要求的。標(biāo)定板我們規(guī)定其大小必需為視野圖像的1／4。系統(tǒng)以二十幅不同位姿的標(biāo)定板圖像進(jìn)行標(biāo)定。2.灰度轉(zhuǎn)換。在實(shí)際的生產(chǎn)加工中，由于復(fù)雜的環(huán)境因素的影響很多零部件并不是那么容易區(qū)分。因此，為了快速準(zhǔn)確的識別我們必須對其進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換。3.濾波降噪。在圖像采集過程中由于零部件結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度不一，因而圖像中的噪聲是不可避免的，噪聲會影響系統(tǒng)對檢測區(qū)域的識別與判定。所以降噪濾波在整個(gè)檢測系統(tǒng)中起到了不可替代的作用。中值濾波為非線性的方法。對于精度要求比較高的零部件尺寸檢測采用另一種可靠的濾波方法——高斯濾波。使用高斯濾波器，可以完成高精度...

雖然深度學(xué)習(xí)，人工智能和認(rèn)知系統(tǒng)的概念并不新鮮，但也是近些年它們才真正應(yīng)用于機(jī)器視覺系統(tǒng)。隨著機(jī)器視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，系統(tǒng)在不需要計(jì)算機(jī)編程的情況下也可以具有分析和分類對象的能力。而人工智能（AI）和深度學(xué)習(xí)是推動(dòng)機(jī)器視覺發(fā)展的重要技術(shù)手段。然而，描述這些概念背后的潛在科學(xué)更為簡單。例如，在傳統(tǒng)的機(jī)器視覺系統(tǒng)中，可能需要讀取零件上的條形碼、判斷其尺寸或檢查其是否有缺陷。為此，系統(tǒng)集成商通常使用現(xiàn)成的軟件，這些軟件提供了標(biāo)準(zhǔn)工具。例如，可以部署這些工具來確定數(shù)據(jù)矩陣代碼，或者使用圖形用戶界面來測量零件尺寸的工具集。因此，部件的測量可以分為好或壞，這取決于它們是否符合某些預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)。與這...

什么是OCR？OCR英文全稱是OpticalCharacterRecognition，中文叫做光學(xué)字符識別。它是利用光學(xué)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)把印在或?qū)懺诩埳系奈淖肿x取出來，并轉(zhuǎn)換成一種計(jì)算機(jī)能夠接受、人又可以理解的格式。文字識別是計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的分支之一，而且這個(gè)課題已經(jīng)是比較成熟了，并且在商業(yè)中已經(jīng)有很多落地項(xiàng)目了。比如漢王OCR，百度OCR，阿里OCR等等，很多企業(yè)都有能力都是拿OCR技術(shù)開始掙錢了。其實(shí)我們自己也能感受到，OCR技術(shù)確實(shí)也在改變著我們的生活：比如一個(gè)手機(jī)APP就能幫忙掃描名片、身份證，并識別出里面的信息；汽車進(jìn)入停車場、收費(fèi)站都不需要人工登記了，都是用車牌識別...

和數(shù)據(jù)信息混在一起編入二維碼的還有糾錯(cuò)碼信息。這是因?yàn)楫?dāng)我們對二維碼進(jìn)行掃描時(shí)，不能保證掃的每一位信息都正確，這就需要依賴糾錯(cuò)碼信息了。此外，二維碼中還藏著非常重要的校正圖形。當(dāng)二維碼遭到污染或者破壞時(shí)，校正圖形保證了沒有被破壞的信息仍然可以被識別。也就是說，我們掃描讀出的信息在二維碼中備份了很多份?！凹词苟S碼的損毀面積高達(dá)50%，信息仍然可以讀取?！边@也就是我們對著一個(gè)二維碼掃描時(shí)，不需要只掃描整個(gè)圖形，而只對著圖形的某一個(gè)部分，就可能成功獲取信息的原因。在我們用光電掃描器或者手機(jī)智能終端的掃描軟件進(jìn)行掃描時(shí)，其實(shí)是一個(gè)解碼的過程，解碼恰恰是編碼的逆過程。具體說來，是位置探測圖...

CCD機(jī)器視覺檢測在工業(yè)產(chǎn)品檢測上的優(yōu)勢：1、CCD機(jī)器視覺檢測設(shè)備是一種非接觸測量方法，可以避免對被測對象的損傷。適用于高溫、高壓、流體、環(huán)境危害等難以接近被測物的場合，可代替人工操作，保證生產(chǎn)效率和安全生產(chǎn)。2、CCD機(jī)器視覺技術(shù)的尺寸測量具有良好的連續(xù)性和高精度，CCD提高了工業(yè)在線測量的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，也顯著提高了生產(chǎn)效率和質(zhì)量控制。3、CCD機(jī)器視覺檢測設(shè)備，從效率上可以降低工業(yè)品企業(yè)檢測成本。將原本流水線多人檢測不同項(xiàng)目用一臺設(shè)備完成。原本5-6人的檢測線降低到1-2人，降低企業(yè)用工成本。工業(yè)品生產(chǎn)后質(zhì)量檢驗(yàn)是產(chǎn)品流通前的重要環(huán)節(jié)。機(jī)器視覺在工業(yè)品檢測方面有其獨(dú)特的技術(shù)...

從廣義上來說，MVI是一種模擬和拓展人類眼、腦、手的功能的一種技術(shù)，在不同的應(yīng)用領(lǐng)域其定義可能有著細(xì)微的差別，但都離開不了兩個(gè)根本的方法與技術(shù)，即從圖像中獲取所需信息，然后反饋給自動(dòng)化執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成特定的任務(wù)?？梢哉f基于任何圖像傳感方法（如可見光成像、紅外成像、X光成像、超聲成像等等）的自動(dòng)化檢測技術(shù)都可以認(rèn)為是MVI或AVI。當(dāng)采用光學(xué)成像方法時(shí)，MVI實(shí)際上就變?yōu)锳OI。因此AOI可以認(rèn)為是MVI的一種特例。根據(jù)成像方法的不同，AOI又可分為三維（3D）AOI和二維（2D）AOI，三維AOI主要用于物體外形幾何參數(shù)的測量、零件分組、定位、識別、機(jī)器人引導(dǎo)等場合；二維AOI主要用于...

高速圖像數(shù)據(jù)處理與軟件開發(fā)是自動(dòng)光學(xué)檢測的主要技術(shù)。由于自動(dòng)光學(xué)檢測是以圖像傳感獲取被測信息，數(shù)據(jù)量大，尤其是高速在線檢測，圖像數(shù)據(jù)有時(shí)是海量的，為滿足生產(chǎn)節(jié)拍需求，必須采用高速數(shù)據(jù)處理技術(shù)。常用的方法有共享內(nèi)存式的多線程處理，共享內(nèi)存或分布式內(nèi)存多進(jìn)程處理等；在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)上采用分布式計(jì)算機(jī)集群，把巨大的圖像分時(shí)、分塊分割成小塊數(shù)據(jù)流，分散到集群系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)處理。對于耗時(shí)復(fù)雜的算法，有時(shí)單靠計(jì)算機(jī)CPU很難滿足時(shí)間要求，這時(shí)還需配備硬件處理技術(shù)，如采用DSP、GPU和FPGA等硬件處理模塊，與CPU協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)快速復(fù)雜的計(jì)算難題。近幾年來，尤其我國2015年發(fā)布《中國制造2025》發(fā)...