CCD視覺檢測系統(tǒng)就是用工業(yè)相機(jī)代替人眼睛去完成識(shí)別、測量、定位、判斷等功能。視覺檢測是指通過機(jī)器視覺產(chǎn)品將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給圖像處理系統(tǒng)，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(hào)。圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動(dòng)作。是用于生產(chǎn)、裝配或包裝的有價(jià)值的機(jī)制。它在檢測缺陷和防止缺陷產(chǎn)品的功能方面具有不可估量的價(jià)值。配置CCD自動(dòng)檢測定位+6關(guān)節(jié)機(jī)器人的CCD視覺系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于電子連接器（沖壓）生產(chǎn)制造行業(yè)，連接器平整度和正位度檢測。在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機(jī)器視覺檢測方法...

CCD機(jī)器視覺檢測在工業(yè)產(chǎn)品檢測上的優(yōu)勢(shì)：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(duì)被測對(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(tái)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)...

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(duì)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...

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(duì)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...

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(huì)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(huì)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(duì)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—...

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(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)這種簡單的識(shí)別場景，我們首先考慮的識(shí)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(duì)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(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...

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(shí)別、機(jī)器人引導(dǎo)等場合；二維AOI主要用于...

平面條紋光源使用平面條紋式照明，通過反射的光線相互干涉而形成明暗相間的干涉直條紋，當(dāng)檢測物體表面有凹凸不平時(shí)，由于光程變化使得部分直條紋產(chǎn)生形變，以此來檢測元件表面的凹凸點(diǎn)及細(xì)小缺陷問題。平面條紋光源可很好的彌補(bǔ)同軸光源難以檢測的凹凸點(diǎn)及細(xì)小缺陷不明顯的短板，適用于反光物體、膜材、五金件、玻璃上的凹凸點(diǎn)及細(xì)小缺陷的檢測。在實(shí)際應(yīng)用中，平面條紋光源以其獨(dú)特的發(fā)光原理，有著無可替代的成像優(yōu)勢(shì)。從上述案例中可以得知，只有根據(jù)產(chǎn)品的檢測需求以及產(chǎn)品的自身特性來選擇合適的光源，才能得到好的光學(xué)方案。隨著光源的種類不斷增多，在保證成像質(zhì)量的同時(shí)也朝著節(jié)省空間與成本的方向發(fā)展，同時(shí)很多檢測上的疑...

（3）深度學(xué)習(xí)與機(jī)器視覺軟硬結(jié)合過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)器視覺檢測也成為新的發(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)也能夠大幅減少開發(fā)機(jī)器視覺程序和進(jìn)行可行性測試所需要的時(shí)間。2017年4月康耐視收購了基于深度學(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，這給集成廠商也帶來巨大的機(jī)遇。（4）融合更多波段的探測技術(shù)傳統(tǒng)機(jī)器視覺的光源以...

除了缺陷檢測本身固有的難點(diǎn)之外，在機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)中，光源的選擇和使用也是能否精確檢出缺陷的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。光源、相機(jī)、鏡頭的選取與搭配，是技術(shù)人員面對(duì)的一大考驗(yàn)。在選擇光源時(shí)，通常需要如下考慮：1）針對(duì)不同的檢測要求，光源可使用常亮模式，也可進(jìn)行多工位頻閃拍照；2）根據(jù)外觀缺陷的形狀或材質(zhì)特性，可選擇明場或暗場照明，同時(shí)光源角度也可按需調(diào)整；3）根據(jù)視野與精度要求，除了選擇不同的相機(jī)與鏡頭組合外，光源的工作距離也尤為重要。針對(duì)不同類型的外觀缺陷檢測光源方案不同的外觀缺陷有著不同的特征，要想達(dá)到一個(gè)好的檢測效果，需要對(duì)各種光源的原理及應(yīng)用熟稔于心。選擇合適的光源才能更高效地面對(duì)不同缺...

CCD機(jī)器視覺檢系統(tǒng)應(yīng)用流程：1.首先，將檢測到的物體逼近或移動(dòng)到工業(yè)相機(jī)視野的中心，如果是，則將觸發(fā)脈沖信號(hào)發(fā)送到圖像采設(shè)備;2.圖像采集設(shè)備根據(jù)設(shè)計(jì)人員預(yù)設(shè)的程序和延時(shí)將啟動(dòng)脈沖發(fā)送到工業(yè)相機(jī)與照明設(shè)備，但是也有一些工業(yè)相機(jī)和照明設(shè)備在系統(tǒng)開機(jī)時(shí)直接開始啟動(dòng)；3.工業(yè)相機(jī)停止當(dāng)前掃描，然后重新開始新的幀掃描;有時(shí)工業(yè)相機(jī)需要在開始脈沖到達(dá)之前處于等待狀態(tài)，而幀掃描在開始脈沖到達(dá)之后才開始;4.如果使用的策略是曝光策略，則在工業(yè)相機(jī)開始新的幀掃描之前，應(yīng)打開曝光控制系統(tǒng)，并由程序或硬件根據(jù)您的實(shí)際需要設(shè)置曝光時(shí)間、曝光速度、曝光強(qiáng)度;5.如果采用曝光策略，請(qǐng)使用另一個(gè)啟動(dòng)脈沖來打...

引導(dǎo)還可用于與其他機(jī)器視覺工具進(jìn)行對(duì)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(duì)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?、Blob、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(duì)較大的對(duì)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)?，圖案匹配所...

全自動(dòng)CCD光學(xué)檢測分選機(jī)設(shè)備優(yōu)勢(shì)用CCD光學(xué)分選設(shè)備檢測螺絲等小五金工件的好處：1、非接觸測量，對(duì)于觀測者與被觀測者都不會(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的紅外測量，擴(kuò)展了人眼的視覺范圍。3、長時(shí)間穩(wěn)定工作，人類難以長時(shí)間對(duì)同一對(duì)象進(jìn)行觀察，而機(jī)器視覺則可以長時(shí)間地作測量、分析和識(shí)別任務(wù)。4、利用了機(jī)器視覺解決方案，可以節(jié)省大量勞動(dòng)力資源，為公司帶來可觀利益。5、自動(dòng)化程度高，有利于提升企業(yè)的形象。邊緣檢測算法的基本步驟有哪些？重慶CCD機(jī)器視覺系統(tǒng)定制 這是三個(gè)定位點(diǎn)，圖形旋轉(zhuǎn)也不影響識(shí)別。現(xiàn)在常見的二維碼是OR二維碼（OR是一種碼制...

這是三個(gè)定位點(diǎn)，圖形旋轉(zhuǎn)也不影響識(shí)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(shí)別。即使將二維碼圖形旋轉(zhuǎn)，也可以識(shí)別。也許你會(huì)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(shí)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...

OCR分類。如果要給OCR進(jìn)行分類，我覺得可以分為兩類：手寫體識(shí)別和印刷體識(shí)別。這兩個(gè)可以認(rèn)為是OCR領(lǐng)域兩個(gè)大主題了，當(dāng)然印刷體識(shí)別較手寫體識(shí)別要簡單得多，我們也能從直觀上理解，印刷體大多都是規(guī)則的字體，因?yàn)檫@些字體都是計(jì)算機(jī)自己生成再通過打印技術(shù)印刷到紙上。在印刷體的識(shí)別上有其獨(dú)特的干擾：在印刷過程中字體很可能變得斷裂或者墨水粘連，使得OCR識(shí)別異常困難。當(dāng)然這些都可以通過一些圖像處理的技術(shù)幫他盡可能的還原，進(jìn)而提高識(shí)別率?？偟膩碚f，單純的印刷體識(shí)別在業(yè)界已經(jīng)能做到很不錯(cuò)了，但說100%識(shí)別是肯定不可能的，但是說識(shí)別得不錯(cuò)那是沒毛病。印刷體已經(jīng)識(shí)別得不錯(cuò)了，那么手寫體呢？手寫體...

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(shí)別、機(jī)器人引導(dǎo)等場合；二維AOI主要用于...

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(duì)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(hào)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?..

在系統(tǒng)集成中，被測件的支撐方式、精密傳輸與定位裝置也必須精心設(shè)計(jì)，這牽涉到精密機(jī)械設(shè)計(jì)技術(shù)，這對(duì)平板顯示、硅片、半導(dǎo)體和MEMS等精密制造與組裝產(chǎn)業(yè)中的自動(dòng)光學(xué)檢測系統(tǒng)非常重要。在這些領(lǐng)域，制造過程通常在超凈間進(jìn)行，要求自動(dòng)光學(xué)檢測系統(tǒng)具有很高的自潔能力，對(duì)系統(tǒng)構(gòu)件的材料選型、氣動(dòng)及自動(dòng)化裝置選型、運(yùn)動(dòng)導(dǎo)軌的設(shè)計(jì)與器件選型都有嚴(yán)格要求，不能給生產(chǎn)環(huán)境尤其是被測工件本身帶來二次污染。尤其是用于表面缺陷檢測的AOI系統(tǒng)不能在檢測過程中，給被測件表面帶來缺陷（如粉塵、劃傷、靜電等）。因此，對(duì)于大型零件（如高世代的液晶玻璃基板、硅片等）的在線檢測，常常需要采取氣浮支撐、定位與傳輸機(jī)構(gòu)，運(yùn)動(dòng)...

除了缺陷檢測本身固有的難點(diǎn)之外，在機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)中，光源的選擇和使用也是能否精確檢出缺陷的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。光源、相機(jī)、鏡頭的選取與搭配，是技術(shù)人員面對(duì)的一大考驗(yàn)。在選擇光源時(shí)，通常需要如下考慮：1）針對(duì)不同的檢測要求，光源可使用常亮模式，也可進(jìn)行多工位頻閃拍照；2）根據(jù)外觀缺陷的形狀或材質(zhì)特性，可選擇明場或暗場照明，同時(shí)光源角度也可按需調(diào)整；3）根據(jù)視野與精度要求，除了選擇不同的相機(jī)與鏡頭組合外，光源的工作距離也尤為重要。針對(duì)不同類型的外觀缺陷檢測光源方案不同的外觀缺陷有著不同的特征，要想達(dá)到一個(gè)好的檢測效果，需要對(duì)各種光源的原理及應(yīng)用熟稔于心。選擇合適的光源才能更高效地面對(duì)不同缺...

深度學(xué)習(xí)在視覺應(yīng)用的三個(gè)重要部分，即目標(biāo)分類、目標(biāo)檢測、語義分割這三個(gè)內(nèi)容。圖像分類這一類問題常用與區(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)容分類的描述的問題。它是視覺方向的其中一個(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)過簡單的幾何變換的圖像上也有著很好的魯棒性?，F(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...

在產(chǎn)品制造過程中，由于各種原因，零部件不可避免的會(huì)產(chǎn)生多種缺陷，如印制電路板上出現(xiàn)孔錯(cuò)位、劃傷、斷路、短路、污染等缺陷，液晶面板的基板玻璃和濾光片表面含有小孔、劃痕、顆粒、mura等缺陷，帶鋼表面產(chǎn)生裂紋、輥印、孔洞、麻點(diǎn)等缺陷，這些缺陷不僅影響產(chǎn)品的性能，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)：Φ缴踩?，?duì)用戶造成巨大經(jīng)濟(jì)損失。傳統(tǒng)缺陷檢測方法為人工目視檢測法，目前在手機(jī)、平板顯示、太陽能、鋰電池等諸多行業(yè)，仍然有大量的產(chǎn)業(yè)工人從事這項(xiàng)工作。這種人工視覺檢測方法需要在強(qiáng)光照明條件下進(jìn)行，不僅對(duì)檢測人員的眼睛傷害很大，且存在主觀性強(qiáng)、人眼空間和時(shí)間分辨率有限、檢測不確定性大、易產(chǎn)生歧義、效率低下等缺點(diǎn)，已很...

深度學(xué)習(xí)在視覺應(yīng)用的三個(gè)重要部分，即目標(biāo)分類、目標(biāo)檢測、語義分割這三個(gè)內(nèi)容。圖像分類這一類問題常用與區(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)容分類的描述的問題。它是視覺方向的其中一個(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)過簡單的幾何變換的圖像上也有著很好的魯棒性?，F(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...

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。這種簡單系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)是成本低、集成容易、技術(shù)門檻相對(duì)不高，在制造過程中能夠代替人工檢測，滿足多數(shù)場合的要求。但對(duì)于大幅面或復(fù)雜結(jié)構(gòu)物體的視覺檢測，由于受到視場和分辨率（或精度）的相互制約，或生產(chǎn)節(jié)拍對(duì)檢測速度有特殊的要求，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檢測系統(tǒng)的通用架構(gòu)...

測量。在測量應(yīng)用中，機(jī)器視覺系統(tǒng)通過計(jì)算被測物上兩個(gè)或以上的點(diǎn)或者幾何位置之間的距離來進(jìn)行測量，然后確定這些測量結(jié)果是否符合規(guī)格。如果不符合，視覺系統(tǒng)將向機(jī)器控制器發(fā)送一個(gè)未通過信號(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)過相機(jī)視場時(shí)，固定式相機(jī)將會(huì)采集該元件的圖像，然后，機(jī)器視覺系統(tǒng)將使用軟件來計(jì)算圖像中不同點(diǎn)之間的距離，如圖5所示。機(jī)器視覺比較大的特點(diǎn)就是可以實(shí)現(xiàn)非接觸式測量，避免了許多傳統(tǒng)的接觸式測量帶來的二次損傷。（4）識(shí)別在元件識(shí)別應(yīng)用中，機(jī)器視覺系統(tǒng)通過讀取條碼（一維）、DataMatrix碼（二維）、直接部件標(biāo)識(shí)（DPM）...

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)都是需要考慮的問題。在一些簡單環(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...

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(duì)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(duì)比來判斷產(chǎn)品尺寸是否合格。3、識(shí)別功能：可以自動(dòng)識(shí)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...

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。這種簡單系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)是成本低、集成容易、技術(shù)門檻相對(duì)不高，在制造過程中能夠代替人工檢測，滿足多數(shù)場合的要求。但對(duì)于大幅面或復(fù)雜結(jié)構(gòu)物體的視覺檢測，由于受到視場和分辨率（或精度）的相互制約，或生產(chǎn)節(jié)拍對(duì)檢測速度有特殊的要求，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檢測系統(tǒng)的通用架構(gòu)...

定位和引導(dǎo)定位是機(jī)器視覺的基本應(yīng)用。在任何機(jī)器視覺應(yīng)用中，無論是簡單的裝配檢測，還是復(fù)雜的3D機(jī)器人箱子拾取應(yīng)用，通常第一步都是采用圖案匹配技術(shù)定位相機(jī)視場內(nèi)的目標(biāo)物品或特征。目標(biāo)物品的定位往往決定機(jī)器視覺應(yīng)用的成敗。引導(dǎo)就是使用機(jī)器視覺來報(bào)告元件的位置和方向。需要引導(dǎo)的原因有許多：首先，機(jī)器視覺系統(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。其次，引導(dǎo)可用于在二維（2D）或三維（3D）空間內(nèi)將元件的位置和方向報(bào)告給機(jī)器或機(jī)器控制器，讓機(jī)器能夠定位元件或機(jī)器，以便將元件對(duì)位。2.檢測。檢測是機(jī)器視覺在工業(yè)領(lǐng)域中主要的應(yīng)用...

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。這種簡單系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)是成本低、集成容易、技術(shù)門檻相對(duì)不高，在制造過程中能夠代替人工檢測，滿足多數(shù)場合的要求。但對(duì)于大幅面或復(fù)雜結(jié)構(gòu)物體的視覺檢測，由于受到視場和分辨率（或精度）的相互制約，或生產(chǎn)節(jié)拍對(duì)檢測速度有特殊的要求，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檢測系統(tǒng)的通用架構(gòu)...