從廣義上來(lái)說(shuō)，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(kāi)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)。可以說(shuō)基于任何圖像傳感方法（如可見(jiàn)光成像、紅外成像、X光成像、超聲成像等等）的自動(dòng)化檢測(cè)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(cè)量、零件分組、定位、識(shí)別、機(jī)器人引導(dǎo)等場(chǎng)合；二維AOI主要用于...

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具通常用于確定零件的存在或圖像中的物體是好是壞。這些工具屬于一組稱為圖像分類器的算法，從基于實(shí)例的分類器(如k-nearestneighbor(k-NN))到?jīng)Q策樹(shù)分類器。在JasonBrownlee2013年11月的《機(jī)器學(xué)習(xí)算法之旅》(ATourofMachineLearningAlgorithms)中可以找到不同類型分類器的圖表。其中許多可以用于機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用程序。MVTecSoftware已經(jīng)在其HALCON軟件包中提供了預(yù)先訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)(SVM)、高斯混合模型(GMM)和k-NN分類器。需要注意的是，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練從無(wú)到有，每一個(gè)錯(cuò)誤類別都需要幾十萬(wàn)...

AOI系統(tǒng)組成。目前在產(chǎn)業(yè)界用得較多的AOI系統(tǒng)是由相機(jī)、鏡頭、光源、計(jì)算機(jī)等通用器件集成的簡(jiǎn)單光學(xué)成像與處理系統(tǒng)。在光源照明下利用相機(jī)直接成像，然后由計(jì)算機(jī)處理實(shí)現(xiàn)檢測(cè)。這種簡(jiǎn)單系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)是成本低、集成容易、技術(shù)門檻相對(duì)不高，在制造過(guò)程中能夠代替人工檢測(cè)，滿足多數(shù)場(chǎng)合的要求。但對(duì)于大幅面或復(fù)雜結(jié)構(gòu)物體的視覺(jué)檢測(cè)，由于受到視場(chǎng)和分辨率（或精度）的相互制約，或生產(chǎn)節(jié)拍對(duì)檢測(cè)速度有特殊的要求，單相機(jī)組成的AOI系統(tǒng)有時(shí)難以勝任，因此可能需要有多個(gè)基本單元集成在一起，協(xié)同工作，共同完成高難度檢測(cè)任務(wù)。即采取一種多傳感器成像、高速分布式處理的AOI系統(tǒng)集成架構(gòu)。表面缺陷AOI檢測(cè)系統(tǒng)的通用架構(gòu)...

當(dāng)前，工業(yè)領(lǐng)域仍是機(jī)器視覺(jué)的主要市場(chǎng)，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(guò)程中，機(jī)器視覺(jué)被廣泛應(yīng)用于自動(dòng)檢驗(yàn)、過(guò)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(jué)在工業(yè)制造領(lǐng)域的市場(chǎng)規(guī)模將穩(wěn)定增長(zhǎng)。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(jué)將獲得爆發(fā)式增長(zhǎng)。Yole預(yù)計(jì)全球機(jī)器視覺(jué)相機(jī)市場(chǎng)將從2017年的20億美元增長(zhǎng)到2023年的40億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)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(jué)比較大的市場(chǎng)，隨著全球制造中心向中國(guó)轉(zhuǎn)移，中國(guó)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)正在繼北美...

（3）深度學(xué)習(xí)與機(jī)器視覺(jué)軟硬結(jié)合過(guò)去十年圖形處理單元（GPU）足夠強(qiáng)大的計(jì)算能力以及豐富的數(shù)據(jù)積累使得深度學(xué)習(xí)得以迅速發(fā)展，結(jié)合深度學(xué)習(xí)進(jìn)行機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)也成為新的發(fā)展趨勢(shì)。相比使用基于規(guī)則方法的傳統(tǒng)圖像處理軟件，深度學(xué)習(xí)能夠讓機(jī)器視覺(jué)適應(yīng)更多的變化從而提高復(fù)雜環(huán)境下的精確程度。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)也能夠大幅減少開(kāi)發(fā)機(jī)器視覺(jué)程序和進(jìn)行可行性測(cè)試所需要的時(shí)間。2017年4月康耐視收購(gòu)了基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)圖像分析軟件公司ViDiSystems，去年年底已經(jīng)將一款深度學(xué)習(xí)工業(yè)圖像分析軟件ViDiSuite已經(jīng)投入商業(yè)運(yùn)營(yíng)，這給集成廠商也帶來(lái)巨大的機(jī)遇。（4）融合更多波段的探測(cè)技術(shù)傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)的光源以...

AOI系統(tǒng)組成。目前在產(chǎn)業(yè)界用得較多的AOI系統(tǒng)是由相機(jī)、鏡頭、光源、計(jì)算機(jī)等通用器件集成的簡(jiǎn)單光學(xué)成像與處理系統(tǒng)。在光源照明下利用相機(jī)直接成像，然后由計(jì)算機(jī)處理實(shí)現(xiàn)檢測(cè)。這種簡(jiǎn)單系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)是成本低、集成容易、技術(shù)門檻相對(duì)不高，在制造過(guò)程中能夠代替人工檢測(cè)，滿足多數(shù)場(chǎng)合的要求。但對(duì)于大幅面或復(fù)雜結(jié)構(gòu)物體的視覺(jué)檢測(cè)，由于受到視場(chǎng)和分辨率（或精度）的相互制約，或生產(chǎn)節(jié)拍對(duì)檢測(cè)速度有特殊的要求，單相機(jī)組成的AOI系統(tǒng)有時(shí)難以勝任，因此可能需要有多個(gè)基本單元集成在一起，協(xié)同工作，共同完成高難度檢測(cè)任務(wù)。即采取一種多傳感器成像、高速分布式處理的AOI系統(tǒng)集成架構(gòu)。表面缺陷AOI檢測(cè)系統(tǒng)的通用架構(gòu)...

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(kāi)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(hào)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(cè)系統(tǒng)中感知單元，器件的選擇與配置需要根據(jù)檢測(cè)要求進(jìn)行合計(jì)設(shè)計(jì)與選型。光源的選擇（顏色、波長(zhǎng)、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(duì)光源光譜的靈敏度范圍。鏡頭的選擇需要考慮視場(chǎng)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.照明是影響機(jī)器視覺(jué)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(méi)有通用的機(jī)器視覺(jué)光源照明設(shè)備，所以針對(duì)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(cè)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(chǎng)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(jué)系統(tǒng)的...

先談一談字符模板那匹配法。字符模板匹配法看起來(lái)很蠢，但是在一些應(yīng)用上可能卻很湊效。比如在對(duì)電表數(shù)字進(jìn)行識(shí)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(shí)別難度不高。針對(duì)這種簡(jiǎn)單的識(shí)別場(chǎng)景，我們首先考慮的識(shí)別策略當(dāng)然是簡(jiǎn)單的模板匹配法。模板匹配法只限于一些很簡(jiǎn)單的場(chǎng)景，但對(duì)于稍微復(fù)雜的場(chǎng)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(jué)通用的技巧。在這里簡(jiǎn)單說(shuō)一下這里常見(jiàn)的方法。第一步是特征設(shè)計(jì)和提取，我們現(xiàn)在識(shí)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(lái)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...

自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)（automatedopticalinspection,AOI）技術(shù)，也稱為機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)（machinevisioninspection,MVI）技術(shù)或自動(dòng)視覺(jué)檢測(cè)（automatedvisualinspection,AVI）技術(shù)。在有些行業(yè)，如平板顯示、半導(dǎo)體、太陽(yáng)能等制造行業(yè)，AOI這一術(shù)語(yǔ)更加流行，被人知曉。但是AOI和MVI/AVI在概念和功能上還是有細(xì)微差別的。從狹義上來(lái)說(shuō)，MVI是一種集成了圖像傳感技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)，在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，執(zhí)行測(cè)量、檢測(cè)、識(shí)別和引導(dǎo)等任務(wù)的一種新興的科學(xué)技術(shù)。MVI的基本原理：它采用光學(xué)成像方法（如相機(jī)，或者一個(gè)復(fù)雜的...

測(cè)量。在測(cè)量應(yīng)用中，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算被測(cè)物上兩個(gè)或以上的點(diǎn)或者幾何位置之間的距離來(lái)進(jìn)行測(cè)量，然后確定這些測(cè)量結(jié)果是否符合規(guī)格。如果不符合，視覺(jué)系統(tǒng)將向機(jī)器控制器發(fā)送一個(gè)未通過(guò)信號(hào)，進(jìn)而觸發(fā)生產(chǎn)線上的不合格產(chǎn)品剔除裝置，將該物品從生產(chǎn)線上剔除。在實(shí)踐中，當(dāng)元件移動(dòng)經(jīng)過(guò)相機(jī)視場(chǎng)時(shí)，固定式相機(jī)將會(huì)采集該元件的圖像，然后，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)將使用軟件來(lái)計(jì)算圖像中不同點(diǎn)之間的距離，如圖5所示。機(jī)器視覺(jué)比較大的特點(diǎn)就是可以實(shí)現(xiàn)非接觸式測(cè)量，避免了許多傳統(tǒng)的接觸式測(cè)量帶來(lái)的二次損傷。（4）識(shí)別在元件識(shí)別應(yīng)用中，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)讀取條碼（一維）、DataMatrix碼（二維）、直接部件標(biāo)識(shí)（DPM）...

（1）視覺(jué)系統(tǒng)將從基于PC的板級(jí)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(jiǎn)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(jué)系統(tǒng)將從復(fù)雜龐大的基于PC的板級(jí)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(jué)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(duì)精確度和自動(dòng)化的要求越來(lái)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(shí)別和3D測(cè)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(lái)越普遍的應(yīng)用。目前，工業(yè)領(lǐng)域主流的3D視覺(jué)技術(shù)方案主要有三種：飛行時(shí)間（...

如果按識(shí)別的內(nèi)容來(lái)分類，也就是按照識(shí)別的語(yǔ)言的分類的話，那么要識(shí)別的內(nèi)容將是人類的所有語(yǔ)言（漢語(yǔ)、英語(yǔ)、德語(yǔ)、法語(yǔ)等）。如果按照我們國(guó)人的需求，那識(shí)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(hào)。根據(jù)要識(shí)別的內(nèi)容不同，識(shí)別的難度也各不相同。簡(jiǎn)單而言，識(shí)別數(shù)字是比較簡(jiǎn)單了，畢竟要識(shí)別的字符只有0~9，而英文字母識(shí)別要識(shí)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(shí)別，要識(shí)別的字符高達(dá)數(shù)千個(gè)（二級(jí)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(shí)別出來(lái)，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(shí)別...

目前，在新興市場(chǎng)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(lái)在國(guó)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(wèn)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(cè)，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(wú)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(duì)于其尺寸精度的測(cè)量人們大多數(shù)都通過(guò)自己的主觀意識(shí)或者粗淺的測(cè)試方法去判別零部件尺寸是否合格，這樣的判斷方式檢測(cè)出的精度根本滿足不了客戶的需求?；谏鲜鲋T多問(wèn)題的提出，一種基于機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方法應(yīng)運(yùn)而生，此概念的提出為生...

一個(gè)真正通用的無(wú)序抓取解決方案需要能夠被非專業(yè)人員使用的，可以在幾小時(shí)內(nèi)完成配置；其次，這個(gè)系統(tǒng)需要提供穩(wěn)定可靠的3D視覺(jué)識(shí)別定位、碰撞檢測(cè)和機(jī)器人路徑規(guī)劃算法，只需要很少或根本不需要進(jìn)行調(diào)優(yōu)就可以進(jìn)行工作；另外它是低成本的，才能讓更多企業(yè)，尤其是中小型企業(yè)選擇使用。隨著智能制造的不斷深入，各行業(yè)對(duì)基于3D視覺(jué)的智能制造系統(tǒng)的需求也越來(lái)越旺盛。未來(lái)，眾班科技會(huì)持續(xù)加大研發(fā)投入，聚焦3D視覺(jué)感知的技術(shù)，積蓄發(fā)展強(qiáng)大動(dòng)能，以前端企業(yè)為目標(biāo)，著力打造自己的3D視覺(jué)類產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)品牌。 3D相機(jī)發(fā)展前景如何？重慶系統(tǒng)多少錢 工業(yè)鏡頭1.工業(yè)鏡頭的接口：C型：C型接口鏡頭與攝像機(jī)接觸面至鏡頭焦平面...

邊緣檢測(cè)算法的基本步驟如下：1、濾波:邊緣檢測(cè)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(duì)噪聲很敏感，因此必須使用濾波器來(lái)改善與噪聲有關(guān)的邊緣檢測(cè)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(lái)。3、檢測(cè):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(lái)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(chǎng)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(lái)估計(jì)，邊緣的方位也可以被估計(jì)出來(lái)。在用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行尺寸測(cè)量時(shí)，這四步必不可少，尤其必...

引導(dǎo)就是使用機(jī)器視覺(jué)報(bào)告元件的位置和方向。需要進(jìn)行引導(dǎo)的原因可能有多種。首先，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可以定位元件的位置和方向，將元件與規(guī)定的公差進(jìn)行比較，以及確保元件處于正確的角度，以驗(yàn)證元件裝配是否正確。接著，引導(dǎo)可用于將元件在2D或3D空間內(nèi)的位置和方向報(bào)告給機(jī)器人或機(jī)器控制器，讓機(jī)器人能夠定位元件或機(jī)器，以便將元件對(duì)位。機(jī)器視覺(jué)引導(dǎo)在許多任務(wù)中都能夠?qū)崿F(xiàn)比人工定位高得多的速度和精度，比如將元件放入貨盤或從貨盤中拾取元件；對(duì)輸送帶上的元件進(jìn)行包裝；對(duì)元件進(jìn)行定位和對(duì)位，以便將其與其他部件裝配在一起；將元件放置到工作架上；或者將元件從箱子中移走。 機(jī)器視覺(jué)在工廠自動(dòng)化的運(yùn)用普遍嗎？云南CCD自動(dòng)定...

CCD機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)在工業(yè)產(chǎn)品檢測(cè)上的優(yōu)勢(shì)：1、CCD機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備是一種非接觸測(cè)量方法，可以避免對(duì)被測(cè)對(duì)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(cè)物的場(chǎng)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(jué)技術(shù)的尺寸測(cè)量具有良好的連續(xù)性和高精度，CCD提高了工業(yè)在線測(cè)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(jué)檢測(cè)設(shè)備，從效率上可以降低工業(yè)品企業(yè)檢測(cè)成本。將原本流水線多人檢測(cè)不同項(xiàng)目用一臺(tái)設(shè)備完成。原本5-6人的檢測(cè)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(jué)在工業(yè)品檢測(cè)方面有其獨(dú)特的技術(shù)...

從廣義上來(lái)說(shuō)，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(kāi)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(shuō)基于任何圖像傳感方法（如可見(jiàn)光成像、紅外成像、X光成像、超聲成像等等）的自動(dòng)化檢測(cè)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(cè)量、零件分組、定位、識(shí)別、機(jī)器人引導(dǎo)等場(chǎng)合；二維AOI主要用于...

1.照明是影響機(jī)器視覺(jué)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(méi)有通用的機(jī)器視覺(jué)光源照明設(shè)備，所以針對(duì)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(cè)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(chǎng)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(jué)系統(tǒng)的...

目前，在新興市場(chǎng)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(lái)在國(guó)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(wèn)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(cè)，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(wú)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(duì)于其尺寸精度的測(cè)量人們大多數(shù)都通過(guò)自己的主觀意識(shí)或者粗淺的測(cè)試方法去判別零部件尺寸是否合格，這樣的判斷方式檢測(cè)出的精度根本滿足不了客戶的需求?；谏鲜鲋T多問(wèn)題的提出，一種基于機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方法應(yīng)運(yùn)而生，此概念的提出為生...

目前，在新興市場(chǎng)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(lái)在國(guó)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(wèn)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(cè)，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(wú)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(duì)于其尺寸精度的測(cè)量人們大多數(shù)都通過(guò)自己的主觀意識(shí)或者粗淺的測(cè)試方法去判別零部件尺寸是否合格，這樣的判斷方式檢測(cè)出的精度根本滿足不了客戶的需求?；谏鲜鲋T多問(wèn)題的提出，一種基于機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方法應(yīng)運(yùn)而生，此概念的提出為生...

深度學(xué)習(xí)在視覺(jué)應(yīng)用的三個(gè)重要部分，即目標(biāo)分類、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割這三個(gè)內(nèi)容。圖像分類這一類問(wèn)題常用與區(qū)分不同的物品，圖像分類，顧名思義，是一個(gè)輸入圖像，輸出對(duì)該圖像內(nèi)容分類的描述的問(wèn)題。它是視覺(jué)方向的其中一個(gè)重要點(diǎn)。實(shí)際上，如果要機(jī)器實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分類，那么我們需要知道如何強(qiáng)有力地描繪出需要分辨物體的特征。深度學(xué)習(xí)下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類任務(wù)上效果很好的原因是，它們有著能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)多重抽象層的能力，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以識(shí)別極端變化的模式，在扭曲的圖像和經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單的幾何變換的圖像上也有著很好的魯棒性。現(xiàn)實(shí)世界的很多圖片通常包含不只一個(gè)物體，此時(shí)如果使用圖像分類模型為圖像分配一個(gè)單一標(biāo)簽其實(shí)是非常粗糙的，并...

全自動(dòng)CCD光學(xué)檢測(cè)分選機(jī)設(shè)備優(yōu)勢(shì)用CCD光學(xué)分選設(shè)備檢測(cè)螺絲等小五金工件的好處：1、非接觸測(cè)量，對(duì)于觀測(cè)者與被觀測(cè)者都不會(huì)產(chǎn)生任何損傷，從而提高系統(tǒng)的可靠性。2、具有較寬的光譜響應(yīng)范圍，例如使用人眼看不見(jiàn)的紅外測(cè)量，擴(kuò)展了人眼的視覺(jué)范圍。3、長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定工作，人類難以長(zhǎng)時(shí)間對(duì)同一對(duì)象進(jìn)行觀察，而機(jī)器視覺(jué)則可以長(zhǎng)時(shí)間地作測(cè)量、分析和識(shí)別任務(wù)。4、利用了機(jī)器視覺(jué)解決方案，可以節(jié)省大量勞動(dòng)力資源，為公司帶來(lái)可觀利益。5、自動(dòng)化程度高，有利于提升企業(yè)的形象。西南地區(qū)機(jī)器視覺(jué)的市場(chǎng)成熟嗎？昆明CCD機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)開(kāi)發(fā) （1）視覺(jué)系統(tǒng)將從基于PC的板級(jí)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)...

無(wú)序抓?。≧andomBinPicking）是一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)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(duì)人類來(lái)說(shuō)是一項(xiàng)簡(jiǎn)單的任務(wù)，但對(duì)機(jī)器人來(lái)說(shuō)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(wú)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(wú)序抓取系統(tǒng)必須包含3D視覺(jué)成像和點(diǎn)云分析、手眼標(biāo)定、碰撞檢測(cè)、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(wú)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(wú)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%，...

一個(gè)真正通用的無(wú)序抓取解決方案需要能夠被非專業(yè)人員使用的，可以在幾小時(shí)內(nèi)完成配置；其次，這個(gè)系統(tǒng)需要提供穩(wěn)定可靠的3D視覺(jué)識(shí)別定位、碰撞檢測(cè)和機(jī)器人路徑規(guī)劃算法，只需要很少或根本不需要進(jìn)行調(diào)優(yōu)就可以進(jìn)行工作；另外它是低成本的，才能讓更多企業(yè)，尤其是中小型企業(yè)選擇使用。隨著智能制造的不斷深入，各行業(yè)對(duì)基于3D視覺(jué)的智能制造系統(tǒng)的需求也越來(lái)越旺盛。未來(lái)，眾班科技會(huì)持續(xù)加大研發(fā)投入，聚焦3D視覺(jué)感知的技術(shù)，積蓄發(fā)展強(qiáng)大動(dòng)能，以前端企業(yè)為目標(biāo)，著力打造自己的3D視覺(jué)類產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)品牌。 眾班的機(jī)器視覺(jué)怎么樣？昆明圖像識(shí)別系統(tǒng)廠家 CCD機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)在工業(yè)產(chǎn)品檢測(cè)上的優(yōu)勢(shì)：1、CCD機(jī)器視覺(jué)檢...

這些年深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，讓OCR技術(shù)煥發(fā)第二春?，F(xiàn)在OCR基本都用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)做了，而且識(shí)別率也是驚人的好，人們也不再需要花大量時(shí)間去設(shè)計(jì)字符特征了。在OCR系統(tǒng)中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要充當(dāng)特征提取器和分類器的功能，輸入是字符圖像，輸出是識(shí)別結(jié)果，一氣呵成。當(dāng)然用深度學(xué)習(xí)做OCR并不是在每個(gè)方面都很好，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，那么如果我們沒(méi)有辦法得到大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)，這種方法很可能就不奏效了。其次，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要花費(fèi)大量的時(shí)間，并且需要用到的硬件資源一般都比較多，這幾個(gè)都是需要考慮的問(wèn)題。在一些簡(jiǎn)單環(huán)境下OCR的準(zhǔn)確度已經(jīng)比較高了（比如電子文檔），但是在一些復(fù)雜環(huán)境下的字符...

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具通常用于確定零件的存在或圖像中的物體是好是壞。這些工具屬于一組稱為圖像分類器的算法，從基于實(shí)例的分類器(如k-nearestneighbor(k-NN))到?jīng)Q策樹(shù)分類器。在JasonBrownlee2013年11月的《機(jī)器學(xué)習(xí)算法之旅》(ATourofMachineLearningAlgorithms)中可以找到不同類型分類器的圖表。其中許多可以用于機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用程序。MVTecSoftware已經(jīng)在其HALCON軟件包中提供了預(yù)先訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)(SVM)、高斯混合模型(GMM)和k-NN分類器。需要注意的是，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練從無(wú)到有，每一個(gè)錯(cuò)誤類別都需要幾十萬(wàn)...

測(cè)量。在測(cè)量應(yīng)用中，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算被測(cè)物上兩個(gè)或以上的點(diǎn)或者幾何位置之間的距離來(lái)進(jìn)行測(cè)量，然后確定這些測(cè)量結(jié)果是否符合規(guī)格。如果不符合，視覺(jué)系統(tǒng)將向機(jī)器控制器發(fā)送一個(gè)未通過(guò)信號(hào)，進(jìn)而觸發(fā)生產(chǎn)線上的不合格產(chǎn)品剔除裝置，將該物品從生產(chǎn)線上剔除。在實(shí)踐中，當(dāng)元件移動(dòng)經(jīng)過(guò)相機(jī)視場(chǎng)時(shí)，固定式相機(jī)將會(huì)采集該元件的圖像，然后，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)將使用軟件來(lái)計(jì)算圖像中不同點(diǎn)之間的距離，如圖5所示。機(jī)器視覺(jué)比較大的特點(diǎn)就是可以實(shí)現(xiàn)非接觸式測(cè)量，避免了許多傳統(tǒng)的接觸式測(cè)量帶來(lái)的二次損傷。（4）識(shí)別在元件識(shí)別應(yīng)用中，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)讀取條碼（一維）、DataMatrix碼（二維）、直接部件標(biāo)識(shí)（DPM）...

CCD機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)在工業(yè)產(chǎn)品檢測(cè)上的優(yōu)勢(shì)：1、CCD機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備是一種非接觸測(cè)量方法，可以避免對(duì)被測(cè)對(duì)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(cè)物的場(chǎng)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(jué)技術(shù)的尺寸測(cè)量具有良好的連續(xù)性和高精度，CCD提高了工業(yè)在線測(cè)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(jué)檢測(cè)設(shè)備，從效率上可以降低工業(yè)品企業(yè)檢測(cè)成本。將原本流水線多人檢測(cè)不同項(xiàng)目用一臺(tái)設(shè)備完成。原本5-6人的檢測(cè)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(jué)在工業(yè)品檢測(cè)方面有其獨(dú)特的技術(shù)...