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机器视觉和计算机视觉有什么区别?
大学仕 2021-12-13 16:32 1751浏览
   当你第一次知道机器视觉和计算机视觉这两个术语的时候,感觉是差不多的,它们都是视觉,计算机也是机器。学习计算机视觉不就是学习机器视觉吗?   也许很多人都有同样的想法,但是通过涉足这个领域,我们会发现虽然他们有很多相似之处,但其实是不同的学科。   那么什么是机器视觉和计算机视觉,它们有什么区别,有什么共同点呢?   我们研究计算机视觉的目的主要是根据人类的视觉特性给计算机带来“光”,使其更好地代替人工作或完成人类无法完成的任务,更好地为企业减少劳动力,提高生产效率,不断提高人们的生活质量。机器视觉的研究是为了在工业上为制造业提高产品质量和生产效率提供更多的支持。    机器视觉和计算机视觉有什么区别?   机器视觉,即用机器代替人眼进行测量和判断。   机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像拾取设备,分为cmos和ccd)捕获图像,然后将图像传输到处理单元。通过数字处理,根据像素分布、亮度、颜色等信息。大小、形状、颜色等。可以辨别。然后,根据识别的结果,控制现场设备的动作。   目前广泛应用于食品饮料、金属加工、电子制造、化妆品、建材化工、包装、汽车制造等行业。   机器视觉是一门相对较新的技术,它为制造业提高产品质量、生产效率和运行安全性提供了许多技术。   在其他相关技术中,机器视觉包括图像数字化、图像处理和图像分析,这些通常由计算机完成,因此它是涵盖图像处理和计算机视觉的一个主要领域。   然而,我们强调了机器视觉、计算机视觉和图像处理并不是同义词。   其中一个不是其他两个的子集。计算机视觉是计算机科学的一个分支,而机器视觉是系统工程的一个特殊领域。   机器视觉并没有指定使用计算机,但是经常使用特殊的图像处理硬件来获得高速的处理速度,这是普通计算机无法实现的。   “计算机视觉”是指通过计算机实现人类的视觉功能,感知、识别和理解客观世界中的三维场景。计算机视觉是教学的前沿领域。   我们认为计算机视觉,简称“视觉”,是一种职业,不同于研究人或动物的视觉。   它借助几何、物理和学习技术建立模型,以便用统计方法处理数据。因此,从我们的角度来看,视觉在透彻了解相机性能和物理成像过程的基础上,对每个像素进行简单的推理,将多幅图像中可能存在的信息合成一个和谐的整体,确定像素集之间的关系使其相互分离,或者推断出一些形状信息,利用几何信息或概率统计技术来识别物体。随着时代的进步,科学研究变得越来越广泛。在各个领域,要想取得进步,都需要实验研究,科学实验需要专用设备,高速摄像头必不可少。威视影像推出的高速高分辨率数字工业相机,是一款专用于工业检测的高性能工业数码相机。它具有高分辨率、高精度、高清晰度、色彩再现性好、噪声低等特点。采用USB2.0标准接口,安装使用方便。它不仅非常适合室内和室外工业检测应用,也非常适合科学研究。   其特点如下:   计算机视觉是人工智能的一个子领域。它的目的是让计算机理解图像中的场景或特征。它包括以下解释:   1.通过自动图像采集和分析获得控制目标所需的数据。   2.为能够做事和响应的机器人提供导航系统,使其能够改变位置。   3.使用摄像机、机器人或其他设备,并使用计算机进行视觉分析操作或行为的系统。典型应用包括自动监控、光学字符识别和其他非接触应用。   4.机器视觉是计算机视觉在工厂自动化中的应用。就像一台显示器在流水线上工作,对物体进行视觉监控并判断其质量,所以机器视觉系统使用摄像头和图像处理软件来完成类似的监控。机器视觉系统是一台基于数字图像分析做出决策的计算机。   综上所述,其实机器视觉和计算机视觉之间并没有明确的界限,但是它们是紧密联系在一起的。他们有相同的理论,但在实际应用中却不同。计算机视觉和机器视觉都希望从图像或图像序列中获得对世界的描述。因此,对于图像采集、图像处理、图像分割、图像分析、图像理解这些中层的理论知识的掌握,对于两者来说都是“不可改变”的。
机器视觉在车辆外观检查中有哪些方面?
大学仕 2021-11-22 14:27 999浏览
   近年来,随着我国机动车购买量的井喷式增长,道路上车辆的安全性不断考验着机动车检测领域及其设备供应企业。   根据调查,75%的事故与汽车故障有关。正确认识汽车检测线的重要性,选择可靠的汽车检测设备,对汽车维修企业和驾驶员来说至关重要。   机器视觉在车辆外观检查中有哪些方面?   在新车检测线中,机器视觉对于车辆外观检测有哪些重要方面?   车辆出厂前,会用新车检测线检查车辆各部分轮廓,详细判断各部分安装情况。安装位置要合理,固定点要有足够的强度。   检查车辆内外是否有可能导致伤害的尖锐突起。车辆门窗灵敏,不得有渗漏或自开现象。不允许在车窗上粘贴妨碍驾驶员正常驾驶的附件。执行车辆检测线的营运车辆应配备护轮板,多挂车车辆的后轮应配备挡泥板,其他车辆的所有车轮应配备挡泥板。   测试线品牌制造商分析了导致汽车测试设备轴温升高的六个因素。机动车检测线设备在运行过程中,温度会持续升高,这多半是由于机动车检测设备内部轴承出现问题造成的。当转轴高速运转时,会产生大量的热量。如果过热处理不当,设备会因温度过高而损坏。因此,应经常检查以下几点,以确保设备的安全运行。   汽车的各种不解体检测是现代汽车使用管理的手段。通过基于机器视觉和现代检测技术的汽车检测设备,可以准确、快速地检查和诊断汽车的工作状况,判断汽车的使用程度,使汽车得到及时的保养和维修,保证汽车在使用中的完整性,提高运输的生产效率。
为什么机器视觉检测技术受到自动化行业的欢迎?
大学仕 2021-10-21 16:49 865浏览
   随着工业4.0的发展,越来越多的自动化设备出现在工厂以及我们身边,其中机器视觉检测技术是基于计算机视觉研究的新型视觉检测技术。在工业自动化不断发展进步的今天,机器视觉技术在工业生产中的应用越来越广泛,越来越受到用户的认可和青睐。   在现代工业自动化生产中,机器视觉涉及到检测、测量和零件识别的各种应用,如电子装配线零件自动定位、自动装配完整性检测、产品包装上的条形码和字符识别、饮料瓶盖印刷质量检测、汽车零件尺寸检测等。这些应用的共同特点是连续大规模生产和对外观质量的高要求。   为什么机器视觉检测技术受到自动化行业的欢迎——机器视觉、视觉检测设备、三维视觉、缺陷检测?通常,这种高度重复和智能的工作是由肉眼完成的。但在一些特殊情况下,如微小尺寸的精确快速测量、颜色识别、形状匹配等,肉眼很难连续稳定地执行,也很难使用其他物理量传感器来执行。随着行业竞争的加剧,公司在产品质量控制上甚至不允许有0.1%的缺陷,因此需要保证100%的检验合格率(即“零缺陷”),以保证业绩的持续稳定增长。   因此,人们开始考虑使用CCD相机来捕捉图像,并将其发送到计算机或特殊的图像处理模块。通过数字处理,可以根据亮度和颜色、像素分布等信息确定尺寸、形状和颜色。这种方法将计算机处理的快速性和可重复性与人类视觉的高度智能和抽象能力相结合,从而产生了机器视觉检测技术的概念。   机器视觉检测技术是基于计算机视觉研究的新型检测技术。与计算机视觉研究(如视觉模式识别和视觉理解)不同,视觉检测技术侧重于物体几何形状和位置的测量,如汽车车身三维尺寸的测量。大型工件同轴度和平面度的测量。此外,机器视觉技术的检测系统可以对整个产品进行自动检测,这对于控制和保证产品质量也非常重要。   如果你的工业生产线可能会用到机器视觉或AI深度学习技术进行质量控制,不妨和我们的大学仕自敦化设备服务平台谈谈。我们会先从专业的角度分析你的需求,免费设计一个适合你的方案,然后听取你的意见,再详细协商。最后,即使无法达成合作,我们也非常希望认识更多的朋友。
工业机器人如何实现视觉检测?
大学仕 2021-10-21 16:30 1608浏览
   机器视觉相当于使用摄像头。如果如果在工业机器人上安装工业摄像头,工业机器人该如何利用工业摄像头实现视觉检测?   工业机器人如何实现视觉检测?   1.工业相机是机器视觉系统的关键部件,其本质功能是将光信号转化为有序的电信号。选择合适的摄像头也是机器视觉系统设计的重要环节。摄像头的选择不仅直接决定采集图像的分辨率和质量,还直接关系到整个系统的运行模式。   2.透镜的基本功能是实现光束变换(调制)。在机器视觉系统中,镜头的主要功能是将目标成像在图像传感器的感光面上。镜头的质量直接影响机器视觉系统的整体性能。合理选择和安装镜头是机器视觉系统设计中的一个重要环节。   3.机器视觉系统的核心是图像采集和处理。所有的信息都来自图像,图像的质量对整个视觉系统至关重要。光源是影响机器视觉系统图像水平的重要因素,因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。   4.通过适当的光照设计,可以将图像中的目标信息和背景信息进行优化分离,可以大大降低图像处理算法分割和识别的难度,同时提高系统的定位和测量精度,从而提高系统的可靠性和综合性能。相反,如果光源设计不当,会导致在图像处理算法和成像系统的设计上事半功倍。因此,光源和光学系统设计的成败是决定系统成败的首要因素。   5.图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口。图像经过采样和量化后,转换成数字图像,输入并存储在帧存储器中,称为采集。图像采集卡还提供数字输入输出功能。   了解了工业机器人视觉检测的原理,我们更加了解它的价值,并利用它复杂的算法为我们的行业生产。可以说,机器人视觉检测系统促进了工业网络自动化的发展。   如果你的工业生产线可能会用到机器视觉或AI深度学习技术进行质量控制,不妨来和我们的大学仕谈谈,大学仕是一家专注于解决自动化设备采购问题的服务平台,汇聚全国十万余家优秀自动化公司,为广大生产企业提供自动化设备在线采购、非标自动化设计、自动化生产线升级改造及自动化技术支持等服务,定能满做您的采购需求。我们会先从专业的角度分析你的需求,免费设计一个适合你的方案,然后听取你的意见,再详细协商。最后,即使无法达成合作,我们也非常希望认识更多的朋友。
机器视觉极大地解放了人工劳动,提高了自动化水平。
大学仕 2021-10-11 16:21 1399浏览
   机器视觉将在国民经济的各个领域都发挥很大的作用,应用前景广阔,给社会的发展带来了新的技术革命。目前我国正处于劳动密集型向技术密集型的过渡时期,对提高生产效率、降低人工成本的机器视觉解决方案需求旺盛。中国正在成为机器人视觉技术发展最活跃的地区之一。众多具有国际先进水平的机器人视觉系统进入中国,国内机器人视觉企业在与国际机器人视觉企业的良性竞争中蓬勃发展。许多大学和研究机构致力于机器人视觉技术的研究。   在机器视觉产业专利申请方面,根据智慧芽与前瞻产业研究院整理的数据显示,华南理工大学的机器视觉产业专利申请量是中国乃至全球最多的。   在国外,机器人视觉主要应用于半导体和电子行业,其中半导体行业占40% ~ 50%。比如PCB印刷电路、SMT表面贴装、电子生产加工设备等。此外,机器人视觉广泛应用于质量检测等领域的各个方面。   01.在工业检测中。   近几十年来,机器人视觉技术以其非接触、抗干扰能力强、速度快、精度合适等突出优势,在工业检测领域得到了广泛应用,取得了巨大的经济效益和社会效益。   目前,自动视觉识别检测已用于产品外观和表面缺陷检测,如二极管基板检测、印刷电路板缺陷检测、木材加工检测、金属表面视觉检测、自动焊缝缺陷识别等。这些检测识别系统属于二维机器视觉,技术成熟。基本过程是用相机采集图像,对采集到的图像进行处理和模式识别,检测出需要的内容。   02、在医学上的应用。   在医学领域,机器视觉主要用于医学辅助诊断。首先采集核磁共振、超声、激光、X射线和射线记录的图像,然后利用数字图像处理技术和信息融合技术对这些医学图像进行分析、描述和识别。最终获得相关信息,对辅助医生诊断人体病原体的大小、形态和异常,进行有效治疗具有重要作用。不同的医学成像设备获得不同特征的生物组织图像。例如,X射线反射骨组织,而MRI图像反射有机组织图像。医生经常需要考虑骨骼和有机组织之间的关系。因此,有必要利用数字图像处理技术将两幅图像适当叠加进行医学分析。03.在交通监控领域的应用。   在智能交通监控领域,通过在重要路口放置摄像头,可以利用摄像头的快速拍照功能,自动识别并存储违章、逆行车牌的车牌,以便相关工作人员查看。   04.在桥梁检测领域的应用。   人工检查法和桥梁检查车法都依赖肉眼对桥面进行人工检查,速度慢、效率低、漏检率高、实时性差,影响交通,存在安全隐患,难以广泛应用。无损检测包括激光检测、超声波检测、声发射检测等检测技术,仪器价格昂贵,测量范围小,无法满足桥梁检测日益增长的需求。智能检测包括基于导电材料和智能混凝土技术的分布式混凝土裂缝自动检测系统,以及基于机器视觉的前沿检测方法。导电材料技术虽然使用方便、设备简单、成本低廉,但需要事先用导电材料包覆或埋设进行检测,而智能混凝土技术无法确定裂缝位置、裂缝宽度等一系列问题,离实际应用还很远。基于机器视觉的检测方法是利用CCD摄像机获取桥梁的表观图像,然后通过计算机处理后自动识别裂纹图像,再将其与背景分离,计算出裂纹参数。它具有准确、非接触、方便、直观 、灵活性高、成本低、重现性好、适应性强等优点,可以解放劳动力,消除人为干扰,具有良好的应用前景。
机器视觉检测行业前景一片光明。
大学仕 2021-09-29 13:33 1389浏览
   机器视觉是一个非常新的快速的研究领域。在海外,机器视觉的使用主要体现在半导体和电子行业,期间约有40%-50%会集中在半导体行业。例如,SMT表面安装、电子电路焊接、电路板印刷、电子封装等。都必须使用机器视觉系统技能。机器视觉系统也广泛应用于质量检测,其产品在使用中占据举足轻重的地位。   中国机器视觉市场起步较晚,行业集中度较高。一些经销商开始主要通过演戏来推广自己的品牌。在行业分布、渠道分布和复杂的全自动化产品方面存在显著差异。中国整个机器视觉市场远未饱和,因为它的使用水平低于精密的全自动化产品。随着工业控制自动化的发展,我国配套基础设施的完善,以及技能和资金的积累,工业控制自动化以及采用图片和机器视觉技能的自动化要求开始在各行各业广泛出现。近年来,国内相关高校、科研院所和企业也在图片和机器视觉技能领域进行了积极思考和大胆尝试,并逐渐开始在工业领域应用。   当时中国的机器视觉市场主要分为三类,一类是实力强大的海外机器视觉企业,一类是国企视觉企业,一类是自主研发设计的民营企业。相比较而言,三者的商品价格存在一定的距离,这部分是因为主流技能的距离,部分是因为国情和本土化策略的必要性。虽然我国的机器视觉在细分行业的深度技能上还有一段时间要追赶,但是我国自主研发的机器视觉也取得了很大的进步,尤其是在堆砌的使用上。   随着《中国制造2025》的提出和后续工作中的实施,智能制造作为新一代信息内容技能与制造技能的融合点,成为我国制造业的主要方向,受到了钞票界和产业界的广泛关注。在劳动力成本增加、制造业生产效率和商品质量法规提高、产业技能提升等诸多因素的推动下,行业处于快速进步期,2016年将达到数百亿的市场规模。机器视觉具有合理性高、精度高、稳定性强、适用于危险环境、摄影范围广等无可比拟的优势,广泛应用于电子、食品、汽车、医药及包装机械设备、印刷机械设备等。国内机器视觉行业从2009年开始进入高速期,年增长率在15-20%左右。中国机器视觉市场正在成为继北美、欧洲、日本之后世界机器视觉厂商的重点目标市场。
为什么机器视觉是实现工业4.0的关键?
大学仕 2021-09-06 16:30 936浏览
   工业1.0和2.0时代,当你走进一家电子厂,人们就会看到一排排的工人在做组装、贴标或质检等重复性劳动作业。   如今,在许多现代化工厂中,工人已经成为流水线负责检验的“配角”,工业机器人取代了繁重的手工劳动,电子信息技术的广泛应用大大提高了生产的自动化水平,从而行业进入了3.0时代。   然而,传统工业机器人大多通过示教再现或预编程实现各种简单操作,极大地限制了机器人的应用。如果机器能像人类一样,可以根据产品的亮度、颜色、表面特征、位置等信息进行相应的操作,显然可以进一步解放生产力,完成柔性制造。这一切的前提是为机器人安装“眼睛”,也就是“机器视觉”。   从某种意义上说,机器视觉是赋予工业机器人智能,帮助整个产业从3.0时代走向4.0时代的关键环节,为智能制造的落地打开了“新窗口”。   与人眼相比,机器视觉具有效率高、精度高、永不疲劳等明显优势,因此被广泛应用于工业制造的各个方面,如装卸过程中通过机器视觉进行定位,引导机械臂准确抓取;例如,在自动包装领域,识别物品数量并跟踪数据;比如对一些精度较高的产品进行分类和缺陷检测,也是目前机器视觉应用最广泛的环节,代替了大部分的劳动。   我们以汽车轮毂的分类/分割场景为例:轮毂作为轮胎的骨架,在汽车零部件中起着重要的作用,根据直径、宽度、成型方式、材料等有很多种。   从制造的角度来看,汽车轮毂大部分都是铸件,铸造后就要完成。枢纽类型有上百种,不同类型要选择不同的加工路线、加工机具。要在自动化生产线上实现多品种混流生产,首先要完成的就是轮毂类型的识别。另外,轮毂的质量直接决定了车辆在行驶过程中的安全性能。但由于工艺参数和冷却系统的影响,容易产生气孔、缩孔、气孔等内部缺陷。为了确保产品质量,缺陷检测/分割也至关重要。无论是轮毂分类还是分段,这些任务前期都是人工完成的,流水线不断的进行,所以工人的休息时间并不短。在高强度、长时间、长时间紧张的工作条件下,工人容易感到疲劳,在工作中不可避免地受到情绪波动、注意力不集中、疏忽大意等因素的影响,导致分类/分段工作的速度、稳定性和准确性无法保证。   基于上述痛点,越来越多的机构开始探索自动甚至智能的轮毂分类/分割方案。   自动枢纽检测场景。   先来看看枢纽拆分场景。x射线无损检测是目前检测轮毂内部缺陷的最佳方法。具体来说,就是将初步成型的毛坯轮毂通过机电系统送到引线屋后,可以在不同的区域进行多次成像,可以完整的检测出整个轮毂。   为了替代传统的人工检查,部分企业采用半自动检查方式,即将轮毂的运行过程提前设定在下位机中,每个零件的成像过程不需要人工干预,检查人员只需观察零件的X射线图像即可确定产品质量;而且企业已经在上位机中设置了轮毂缺陷检测的相关参数,整个过程自动完成,无需人工干预。在全自动检测过程中,轮毂缺陷的自动分割算法起着至关重要的作用。   纵观枢纽分类场景,目前很多高校都提出了基于机器视觉的分类算法。   东北大学提出了一种基于机器视觉的汽车轮毂识别系统,该系统根据实验选取了轮毂中心是否有孔洞、轮毂边缘区域孔洞数量、轮毂半径、轮毂面积和旋转不变性五个特征,并通过投票分类器对提取的特征进行分类。与传统方法相比,可以取得更好的效果,但缺点是先验信息太多,手动选择明显特征费时费力。而且由于提取的特征较少,对结构复杂的枢纽识别性较差,结构相似的枢纽难以区分。   中国北方大学提出了一种基于OpenCV和MFC平台的hub分类技术,与传统的识别方法相比节省了时间,但由于形态学处理的破坏,泛化程度较低。南京信息科技大学提出了一种基于统计模型的枢纽分类方法,利用背景去除、形态学处理、局部二值化和边缘提取算子等多种方法提取特征,可以进一步提高分类精度。然而,能够成功识别和分类的集线器类型很少,检测方法非常耗时.   通过以上分析,我们可以知道,机器视觉解决方案的部署是一项非常复杂的任务,涉及到很多专业技术和人才,会耗费大量资金,涉及到大量的试错。制造商很难自行开发这样一套解决方案。厂商如何快速掌握机器学习的“秘密武器”?与无锡新捷电气股份有限公司(以下简称“新捷”)联合推出了一套基于深度学习的轮毂分类/细分解决方案,为轮毂检测行业提供了新思路。   基于小号自主研发的新一代机器视觉应用开发平台X-SIGHT VISION STUDIO Pro,厂商只需在软件中拖拽组件即可完成——的开发,无需编写代码,相当于直接将复杂的专业相机变成了“笨相机”,大大降低了用户上手的门槛。   该平台除了拥有图形化的界面,提供快速的应用开发环境,帮助用户快速上手、轻松创建典型应用外,还提供强大的图像分析能力,甚至具备自学习、自优化的能力,是一个不断进化、不断迭代的平台。得益于此,用户可以以更高的效率开发定制的大型项目,从而缩短R&D周期和成本。   你可能会奇怪,为什么中国重汽的平台可以“简化”机器学习。在原有平台的背后,集成了英特尔OpenVINO和oneAPI加速解决方案。这些软件就像“催化剂”,为中国重汽的解决方案部署和模型加速提供了更高效的工具。   其中,OpenVINO Vision Tool Kit是一款面向高性能计算机视觉和深度学习应用的快速开发工具包。OpenVino Vision Tool Kit基于最新一代的人工神经网络,包括卷积神经网络(CNN)、循环网络和基于注意力的网络,可以跨英特尔硬件扩展到计算机视觉和非视觉工作,从而最大限度地提高性能,展示高性能AI和深度学习推理下属从边缘到云的加速。这增强了我们产品的深度学习神经网络推理能力,帮助他们为客户提供更好的解决方案。OneAPI是一个跨行业、开放、基于标准的统一编程库,可以提供跨加速架构的通用开发体验,帮助中国重汽提升应用性能、工作效率和创新能力。   机器视觉场景复杂,因此英特尔开发了许多工具包来满足用户在各种工业场景中的需求,推广更多机器视觉的应用案例,为工业机器视觉的发展提供技术支持。   以智能制造为主导的工业革命4.0正在影响各行各业,工业机器视觉将是驱动未来产业数字化、智能化的重要动能。不仅汽车制造产业链在积极引入机器视觉解决方案,更大范围的工业领域也期望借助该技术实现数字化升级和柔性制造变革。
什么是CCD机器视觉检测?
大学仕 2021-09-03 14:00 2131浏览
   实际上,CCD机器视觉尺寸测量是基于相对测量法,通过溯源、倍率标定、自动提边、屏幕图像测量计算出实际尺寸。在精密测量中,放大倍数必须是35倍或更高,才能达到微米级精度。此时,视线宽度小于5毫米。对于大于5毫米的物体,必须结合位移分析读数和窗口测量。在对工业产品的精度和精密度要求越来越高的智能化、自动化行业,机器视觉系统是工业产品检测中非常高效的检测手段。今天,我们从三个方面介绍CCD机器视觉技术的原理和价值。   一、CCD机器视觉有哪些功能?   1.定位功能:可以自动定位被检产品的外观特征。如果这些外观特征在检验过程中与数据库提供的图像坐标不一致,则可以判断产品有缺陷或有瑕疵。   2.测量功能:可以自动测量产品的外部尺寸,通过CCD摄像头从多个角度拍摄产品,测量产品的长度、宽度等基本数值。还可以根据不同的产品测量要求,通过增加CCD摄像头数量和调整角度,将测量精度提高0.001毫米,同时测量各种形状物体的尺寸。将数据库操作得到的相应尺寸与数据库中的固有数据进行比较,判断产品尺寸是否合格。   3.识别功能:可以自动识别产品的颜色、文字、图形,通过数据库操作判断被测产品上出现的图形、文字、颜色是否正确,从而判断被测产品是否合格。   4.检测功能:“可以自动检测产品上是否有特征,通过数据库操作判断特征。被测产品的这些特征出现了超出原有特征的新特征,从而判断被测产品是否合格。   二、CCD机器视觉检测系统应用流程:   1.首先,被检测物体靠近或移动到工业摄像机的视场中心,如果是,则向图像采集设备发送触发脉冲信号;   2.图像采集设备根据设计者预设的程序和延时向工业摄像机和照明设备发送启动脉冲,但有些工业摄像机和照明设备在系统开机时直接启动;   3.工业相机停止当前扫描,然后重新开始新的帧扫描;有时工业相机需要在启动脉冲到达前处于等待状态,而帧扫描在启动脉冲到达后开始。   4.如果使用的策略是曝光策略,在工业相机开始新的帧扫描之前,应该打开曝光控制系统,由程序或硬件根据你的实际需要设定曝光时间、曝光速度和曝光强度;       5.如果采用曝光策略,请使用另一个启动脉冲开启照明设备,尤其是保持启动时间与工业相机的曝光时间、曝光速度、曝光强度相匹配;   6.工业相机曝光后,一帧图像的扫描输出正式开始;   7.如果工业相机的输出是模拟信号,图像采集装置将对从工业相机接收的信号进行模数转换,将其数字化。如果输出是数字信号,将保存图像捕获数字信号;否则,图像捕获设备捕获的图像将被保存。   8.图像采集设备将图像信号发送到数据缓冲器,然后由处理器或计算机存储器处理并显示图像;   9.处理器或计算机处理、分析和识别图像,获得测量结果或逻辑控制变量,然后根据这些结果进行处理,以控制其他设备(如机械设备等)。完成相关动作并进行定位。纠正运动误差,剔除缺陷,如机械臂的正确定位和抓取,或剔除缺陷产品。
人工智能趋势下深度学习对机器视觉的影响
大学仕 2021-08-25 15:26 1186浏览
   自从“思维机器”的概念出现以来,人们一直对人工智能感到紧张,但这对人工智能的快速发展并没有坏处。越多的人觉得有风险,就有越多的人去探索。   近年来,人工智能领域广泛活跃。除了对“机器崛起”的恐惧之外,不得不说人工智能在很多方面都让人们受益颇多。AI并没有像人们担心的那样“接管”社会,但随着数据存储和处理能力的提升,AI无处不在,包括智能家居、智能交通、智能物流、智能安防等等。   人工智能技术的应用将使机器视觉超越现有的解决方案,并能够胜任更具挑战性的应用。其中,深度学习技术以其强大的影响力以及对视觉行业和AI领域的巨大影响,得到了众多机器视觉专业人士的认可。未来将在监控、自动驾驶、医疗诊断、智慧农业等领域引入更多深度学习技术,实现检查或地图分析等功能。   什么是深度学习   深度学习不是一种独立的学习方法,但它也使用有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。然而,由于近年来这一领域的快速发展,一些独特的学习方法(如残差网络)相继被提出,因此越来越多的人将其视为一种单独的学习方法。   深度学习理论是机器学习的一个分支。在传统的机器学习中,需要训练结构化的数值数据,比如预测销量、预测是否有人会按时还款等等。然而,在深度学习中,我们的训练输入不再是常规数据,它可能是语言、对话语料库、图像或视频。深度学习需要做的是,我把一张猫的图片扔进神经网络,它的输出是一个像cat或者cat这样的标签,再扔进一个语音,它的输出是一个像hello这样的文本。因此,机器学习/深度学习的核心任务是找到(训练)一个能把我们的输入转化为正确输出的模型。   人工智能的挑战与机遇   与传统的机器视觉解决方案相比,深度学习的另一个优势是可以减少开发机器视觉所需的时间。深度学习为面临传统视觉系统挑战的应用带来了希望。深度学习在生命科学、食品、假币检验、医疗、木材分级等方面将有很好的发展前景。深度学习以一种毁灭性的方式完成了各种任务,使所有机器辅助功能似乎都是可能的。无人驾驶汽车、预防性医疗,甚至更好的电影推荐都指日可待,或者即将实现。   未来将在监控、自动驾驶、医疗诊断、智慧农业等领域引入更多深度学习技术,实现检查或地图分析等功能。但是AI并不是解决所有传统机器视觉和图像处理问题的唯一途径。它主要有两个缺点:1、你需要大量的训练,你需要创建一个专家团队才能达到下一个分类水平;2、一旦你经过训练,如果你发现分类失败,就很难解决这个问题。你别无选择,只能训练一个新样本。随着人工智能在机器视觉中的应用越来越普及,企业要根据自身情况调整发展,不能盲目跟风。在工业领域,我们可能投资不了那么多时间和资金,所以要利用好它的优势。
某种基于机器视觉的载玻片缺陷检测方法
大学仕 2021-08-25 09:03 521浏览
某        2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的载玻片缺陷检测方法,其特征在于,步骤S1中每个检测流道中放置的若干个载玻片两两之间至少间隔35mm。         7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的载玻片缺陷检测方法,其特征在于,所述步骤S2中的第三光线发生装置的光线出射端的延长线与所述载玻片下表面的锐角夹角范围为5°-25°。         8.根据权利要求1所述的基于机器视觉的载玻片缺陷检测方法,其特征在于,所述步骤S2中的第三光线发生装置的光线出射端到载玻片下表面的工作距离为30mm-50mm。
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