现在工业化和科技方面发展的速度越来越快，对于人工的需求也在不断减少，许多方面，机械智能化已经可以取代人工的工作，国家越来越追求智能化，今天小编要介绍的是机械手控制系统，那你知道机械手控制系统主要内容是什么样的吗？下面相关信息由大学仕自动化设备采购服务平台的工作人员为您详细介绍。  控制系统是机械手的一个重要组成部分，是保证机械手完成动作要求的主要手段。用它可以控制机械手的工作顺序、运动轨迹、动作时间和速度等，使机械手按照作业的要求去完成各项任务。专用机械手用途单一，其控制系统可按动作要求和工作循环进行专门设计和制造，以确保机械手完成所需要的动作，并可重复使用，无须变更。  通用机械手用途多，其控制系统也适应变化的需要。它的组成较为复杂，有一套程序编制、记忆、存储和重现的装置。利用记忆、重现可以自动反复地进行操作。它可以固定使用，也可以变更使用。  在综合性装配作业中，机械手不仅需要具备上述各项装置的性能，还应具有相当的识别能力，如视觉、听觉和触觉的能力等。如要具有判断、思考能力，则还需要配备各种传感装置。对于复杂的作业则需要配备计算机来进行控制。  机械手可由单机控制也可由多机控制。单机控制仅控制单项设备和所属的机械手。而在自动流水线上有时不仅要配备一台机械手，而且要配备多台设备和多台机械手，共同构成一个综合的系统。此时，不仅要个别控制机械手，而且需要综合考虑相互关联的设备和机械手，实行多机控制或成组控制。  机械手控制系统的形式较多，按手臂的行程和定位的不同，可分为点位控制和连续控制；按记录和信号形式不同，可分为模拟式和数字式；按控制回路的不同，可分为闭环和开环式。而在实际运用中则是根据情况的需要进行选择和适当的组合，以构成一个统一的控制系统。  大学仕自动化是一家专注于解决自动化设备采购问题的服务平台。大学仕自动化平台聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构，建立了一个服务商人才库，企业只需将自己的技术难题发布在大学仕自动化平台上，通过公开招标、服务商店铺搜索，线下项目对接等方式，快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。  通过以上大学仕自动化专家对机械手视觉系统相关的介绍，相信您对自动化设备有了一定的了解。如果有这方面的问题请点击链接提交需求，四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕自动化平台的专业人员为您详细解答。大学仕自动化专家提示您：买机器的时候一定要货比三家，不要一味的只看价格，机器质量和服务才是最重要的。  以上就是小编整理的机械手视觉系统相关的内容，希望对你有所帮助，如果想要了解更多自动化设备的相关信息，请留意本网站的最新更新。

  科技化和工业化时代的带来，使得许多方面得到改善，科技水平和生产力工业化水平也在不断提高，现代社会中，机械自动化的方式在许多方面已经取代人工，有效的提高生产效率，今天小编要介绍的是机器人视觉，那你知道自动化机器人视觉有哪些功能？下面相关信息由大学仕自动化设备采购服务平台的工作人员为您详细介绍。  机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等)。  其中机器人视觉功能如下：1、对给定大小、色彩模式等的图像和类似的图像范围进行检测，或者跟踪。2、利用多目视觉或距离测量装置得到距离图像。3、利用时序图像，求图像内各个像素能运行状态(光流场)。4、由时序图像检测运动物体，并进行跟踪。5、根据图像处理的结果，改变摄像机的参数和方向，或者移动摄像机的整体位置，或者改善照明条件(主动视觉)，以便获得更好的输入图像。  经过上述功能组合后的视觉系统，可以应用到检查、监视(对厂区内异常现象的监视或对室内外可疑人物的监视)、装配、加工、分类、移动(与地图的匹配或障碍物回避)，以及对人的检查和识别等场合。  大学仕自动化是一家专注于解决自动化设备采购问题的服务平台。大学仕自动化平台聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构，建立了一个服务商人才库，企业只需将自己的技术难题发布在大学仕自动化平台上，通过公开招标、服务商店铺搜索，线下项目对接等方式，快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。  通过以上大学仕自动化专家对机器人视觉工作原理和应用相关的介绍，相信您对自动化设备有了一定的了解。如果有这方面的问题请点击链接提交需求，四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕自动化平台的专业人员为您详细解答。大学仕自动化专家提示您：买机器的时候一定要货比三家，不要一味的只看价格，机器质量和服务才是最重要的。  以上就是小编整理的机器人视觉工作原理和应用相关的内容，希望对你有所帮助，如果想要了解更多自动化设备的相关信息，请留意本网站的最新更新。

  工业机器视觉设置由于产品，材料等种类繁多而需要进行定制。因此，机器视觉应用的快速而强大的实现对于缩短产品上市时间至关重要。工业自动化生产线的集成商需要机器视觉解决方案，以允许自动化工程师（不是机器视觉专家）进行简单集成，从而消除了对特殊编程技能或自定义算法开发的需求，同时提高了解决方案的精度并提高了其鲁棒性。  使用常规方法收集的图像数据包括太多无关数据，需要大量处理以提取重要信息，因为大量收集的无关数据会污染相关信息。这导致机器视觉专家进行复杂的开发，并进行了许多开发迭代以获得稳定的性能。  以色列的一家初创企业Saccade Vision已开发出一种创新的三维机器视觉解决方案，用于检查工业尺寸和视觉引导机器人应用。Saccade Vision解决方案包括两个主要组件：独特的智能混合3D传感器以及灵活和自治的软件。通过使用专有的，正在申请专利的技术，Saccade通过“放大”被测零件上的重要信息并忽略无用的信息来模拟人类视觉的工作方式。这种独特的方法使Saccade传感器仅专注于关键位置，即可执行高精度和快速的三维测量和检查，并提高了各种材料和不同光照条件下机器视觉的鲁棒性。  Saccade机器视觉解决方案以每秒数百次的测量速度提供坐标测量机（CMM）的精度，分辨率和耐用性，使其非常适合在线过程控制。非机器视觉专家可以使用自动将检测零件的数字模型（CAD图）自动转换为机器视觉解决方案来安装和编程该解决方案。基于数字模式分析，Saccade Vision引擎会针对每种精细测量的特征分别生成最佳的3D采集方法，光模式，扫描密度。引擎还忽略了不在感兴趣特征中的测量样本上的位置。这种自主的方法提高了所获取数据的质量，并帮助将应用程序开发时间从数周缩短至数小时。  这种创新的传感器模仿了称为“ saccade（sa-käd）”的人类视觉机制。人类的视力具有两个主要功能：中央视觉和周边视觉。中央视觉与关注特定目标物体有关，而当侧面的物体吸引我们注意力时，则使用周边视觉。中央视野在非常狭窄的视野内为我们提供了最高水平的细节，而外围视野则具有宽视野和低分辨率。要获得具有中央视觉分辨率的完整视野，就需要一个等效的600兆像素真彩色相机。即使是最强大的计算机（例如我们的大脑）也无法处理的事情。相反，我们的大脑会分析低分辨率图像，识别感兴趣的对象并快速移动眼睛以高分辨率捕获有趣的部分，而忽略场景中不重要的部分。这些快速的眼睛运动称为“sa-käd”。  通过模仿人类感知的sa-käd机制，Saccade为机器视觉提供了无与伦比的精度和终极简单性。“我们认为，为简化机器视觉解决方案，必须提高成像传感器获取的信息的质量，并且应消除'污染'重要信息的无关数据。” Alex Shulman联合创始人兼首席执行官评论。  Saccade Vision于2020年初获得了初始资金，现在开始与制造商和自动化集成商合作，以其创新的改变游戏规则的测量技术在2021年第二季度开始试点项目。（文章来源于机器人在线网）

  机器视觉系统在现代社会中应用较为广泛，起到一定的作用，在机器自动化视觉检测、识别方面，许多企业都会采用此类设备来进行检测等工作，今天小编要介绍的是自动化机器视觉系统，那你知道自动化机器视觉系统工作流有哪些吗？下面相关信息由大学仕自动化设备采购服务平台的工作人员为您详细介绍。  一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下：1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定，摄曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。5、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。6、图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。7、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。8、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值。9、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。  机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。  大学仕自动化是一家专注于解决自动化设备采购问题的服务平台。大学仕自动化平台聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构，建立了一个服务商人才库，企业只需将自己的技术难题发布在大学仕自动化平台上，通过公开招标、服务商店铺搜索，线下项目对接等方式，快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。  通过以上大学仕自动化专家对机器视觉系统工作流程相关的介绍，相信您对自动化设备有了一定的了解。如果有这方面的问题请点击链接提交需求，四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕自动化平台的专业人员为您详细解答。大学仕自动化专家提示您：买机器的时候一定要货比三家，不要一味的只看价格，机器质量和服务才是最重要的。  以上就是小编整理的机器视觉系统工作流程相关的内容，希望对你有所帮助，如果想要了解更多自动化设备的相关信息，请留意本网站的最新更新。

  在如今工业飞速发展的时代，人们对于自动化方面的需求也在不断增加，而且采用这些机械设备，在工作和生活中都可以使用最短的时间具有很高的效率，今天小编要介绍的是机器视觉，那你知道机器视觉工作原理是什么样的吗？下面相关信息由大学仕自动化设备采购服务平台的工作人员为您详细介绍。  机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。  机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。  大学仕自动化是一家专注于解决自动化设备采购问题的服务平台。大学仕自动化平台聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构，建立了一个服务商人才库，企业只需将自己的技术难题发布在大学仕自动化平台上，通过公开招标、服务商店铺搜索，线下项目对接等方式，快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。  通过以上大学仕自动化专家对机器视觉工作原理相关的介绍，相信您对自动化设备有了一定的了解。如果有这方面的问题请点击链接提交需求，四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕自动化平台的专业人员为您详细解答。大学仕自动化专家提示您：买机器的时候一定要货比三家，不要一味的只看价格，机器质量和服务才是最重要的。  以上就是小编整理的机器视觉工作原理相关的内容，希望对你有所帮助，如果想要了解更多自动化设备的相关信息，请留意本网站的最新更新。

  现在，机械设备越来越受到人们的欢迎，自动化行业的发展也更为广泛，而且采用机械自动化设备的方式可以更好的帮助企业生产和发展等方面，自动化设备与手动的方式相比，则更为省时省力，今天小编要介绍的是自动化视觉检测，那你知道自动化视觉检测相关的内容介绍吗？下面相关信息由大学仕自动化设备采购服务平台的工作人员为您详细介绍。  视觉检测就是用机器代替人眼来做测量和判断。视觉检测是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。  图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作，是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。  视觉检测是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。  自起步发展至今，已经有20多年的历史，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，其中特别是目前的数字图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、FPGA、ARM等嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展，大大地推动了机器视觉的发展。简而言之，机器视觉解决方案就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。 　  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。大学仕聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构，建立了一个服务商人才库，企业只需将自己的技术难题发布在大学仕平台上，通过公开招标、服务商店铺搜索，线下项目对接等方式，快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。  通过以上大学仕专家对自动化视觉检测相关的介绍，相信您对自动化设备有了一定的了解。如果有这方面的问题请点击链接提交需求，四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕的专业人员为您详细解答。大学仕专家提示您：买机器的时候一定要货比三家，不要一味的只看价格，机器质量和服务才是最重要的。  以上就是小编整理的自动化视觉检测相关的内容，希望对你有所帮助，如果想要了解更多自动化设备的相关信息，请留意本网站的最新更新。

  中国工业机器视觉市场规模占全球比重接近25%，增速也高于全球水平。随着人工智能技术的快速落地，智能机器人产业的持续发展，机器视觉正迸发出更加强劲的活力。目前，机器视觉广泛应用于半导体、机器人、汽车制造、制药、食品包装、电子等众多领域中，受到了市场的普遍欢迎。业内人士认为，机器视觉是一个具有较强成长性的行业，发展前景值得期待。  作为世界工厂，中国已然成为全球制造大国，并且正朝着制造强国的目标加速迈进。在制造业转型升级、新兴产业发展的过程中，中国市场将释放出惊人的机器视觉技术、产品需求，为本土机器视觉行业的成长提供了关键驱动力。很显然，针对国内机器视觉产业的布局将全面展开，而工业机器视觉是其中热点。  目前，在国家大力支持的背景下，国内各省区市依托本地产业优势和资源优势，相继出台了一系列相关政策，如浙江、山东、上海等地出台的智能工厂、智能制造、人工智能、机器人等领域相关政策，以支持工业机器视觉为核心的机器视觉产业全面发展。在政策支撑下，国内工业机器视觉行业、市场呈现出愈加积极的发展态势。  根据赛迪顾问智能制造研究中心发布的《中国工业机器视觉产业发展白皮书》显示，2019年，全球工业机器视觉市场规模约为80亿美元，较2018年增长约3%；中国工业机器视觉市场规模约为138亿元，增速约为4.8%。可以看出，中国工业机器视觉市场规模占全球比重接近25%，增速也高于全球水平。  另外，据中国机器视觉产业联盟调查统计，国内机器视觉企业数量不断增长，海外和本土机器视觉企业已经突破200家，代理商也超过了300家，基本覆盖了机器视觉全产业链各环节。2019年，国产品牌占工业机器视觉市场的比重上升为48.66%，国外品牌占比51.34%。从相关趋势来看，本土机器视觉企业在加速崛起，品牌影响力不断增强。  结合智慧城市、智能安防、人脸识别等场景的发展情况，机器视觉的应用广度与深度不断推进，本土老牌机器视觉企业以及AI新贵在这一领域的竞争力持续提升，如海康威视、旷视科技、商汤科技等，体现出国内品牌未来可持续的发展动能。因此，不只是在国内市场，未来的国际机器视觉市场竞争中，中国企业也将获得更大话语权。  不过，需要认识到的是，工业机器视觉市场规模的增速出现了逐步降低的趋势，在经历了初期的高速增长后，增速放缓似乎难以避免。当然，市场规模增速放缓并不意味着工业机器视觉将要“降温”，而是从数量规模增长向高质量发展的一个重要转折点。  除了工业机器视觉外，“3D机器视觉”也受到了越来越多的关注。专家表示，随着自动化、精确化需求不断提高，3D机器视觉将大有“用武之地”。在许多应用场景中，从2D向3D升级已经迫在眉睫，如此才能满足新技术形势下的市场需求。此外，3D机器视觉的发展也将促进全新应用市场的出现，为机器视觉产业的整体发展贡献“燃料”。  未来，随着人工智能、5G等前沿技术持续深入应用，相信将会为机器视觉产业带来更多的机遇，对此我们拭目以待！（文章来源于机器人在线网）

摘要：  本发明公开了一种视觉整形定位自动化设备，属于整形加工装置领域，包括壳体、支柱和顶板，壳体的上表面的四角处均通过支柱与顶板的下表面固定连接，壳体的上表面贴合有第一底板，第一底板的正面和背面均固定连接有锁定板，两个锁定板的相对面均卡接有滑套，滑套内套设有滑杆，两个滑杆的相对端均固定连接有夹板。背景技术：  视觉整形加工是对工件进行定位加工，在工件上开槽或对工件进行切削，通过改变工件的效果达到视觉整形功能。视觉整形定位自动化设备。该方案中记载了“在对整形工件实现三维自动定位的基础上简化了结构，减少了空间占用，提高了空间利用率，自动定位过程简洁，操作简单，使用方便，提高了工作效率，同时通过工件固定机构可以在加工过程中固定好工件，防止工件因位移而影响加工精度，提高了加工质量”和“四个第一电动推杆通过第一推板将加工件从四个水平方向定位到工作面上，通过测距机构检测加工件的位置，可以实现精确定位，提高加工精度”。发明内容：  为了克服现有技术的缺陷，本发明所要解决的技术问题在于提出一种视觉整形定位自动化设备，能够快速对工件进行定位，且通过双重定位手段定位效果更好，同时利用较少的驱动机构即可带动工件移动方便工件被调节位置并被加工，最后能够对工件的加工数量自动计数，并可以将工件自动送下工作台使用方便。为达此目的，本发明采用以下技术方案：  本发明提供了一种视觉整形定位自动化设备滑杆的另一端固定连接有驱动机构，驱动机构固定连接在第一底板的右侧面，第一底板上设置有吸附机构，吸附机构的下表面固定连接有滑块，滑块滑动连接在壳体上表面开设的滑槽内，滑块的左侧面卡接有螺纹帽，螺纹帽内螺纹连接有螺纹柱，螺纹柱的左右两端均固定连接有第一转轴，第一转轴的外表面套设有第一轴承，两个第一轴承分别卡接在滑槽内壁的左右两侧面，第一转轴的左端贯穿壳体左侧面并与第一电机的输出轴固定连接导向机构包括固定连接在壳体上表面的第二底板，第二底板上表面的左右两侧均固定连接有侧板，右侧侧板的右侧面设置有第二缺口，第二底板的上表面固定连接有固定板，固定板的正面卡接有第二电动推杆，第二电动推杆背面的一端固定连接有第一推板，第一推板的背面固定连接有薄板，薄板贴合在右侧侧板的一侧面。  收集盒的左右两侧面均开设有第一缺口，第一缺口内设置有第三推板，两个第三推板的上表面通过两个定位杆固定连接。第三推板左侧面的前后两侧均固定连接有第四电动推杆，第四电动推杆的左端与连接板的右侧面固定连接，连接板的右侧面通过安装杆与收集盒的左侧面。收集盒内壁的左右两侧面均设置有红外扫描器，红外扫描器的输出端与控制器的输入端电性连接，控制器固定安装在壳体的正面，控制器的输出端与第四电动推杆的输入端电性连接。本发明的有益效果为：1、通过设置驱动机构、滑杆和夹板，驱动机构工作能够带动滑杆移动，滑杆可以调节夹板的位置，能够让两个夹板相互靠近或相互远离，从而能够稳定的固定住工件或松开工件，通过设置吸附机构。利用吸附机构中的吸盘可以对工件的下表面进行吸附，吸盘与工件之间为负压状态时，能够稳定的吸附住工件的下表面，因此夹板和吸盘能够对工件进行双重固定，不需要拧动螺栓进行固定，且操作更加方便，同时对工件的固定效果更好。2、通过设置第一电机、螺纹柱、螺纹帽和滑块，在其配合作用下，第一电机工作时能够带动第一底板左右移动，因此第一底板能够带动工件左右移动，让工件的不同部位移动至整形机的下侧，方便对工件进行加工，通过设置位置调节机构和导向机构，利用位置调节机构可以对工件的位置进行调节，将工件导入至导向机构内，随后导向机构将工件向后导入，让工件离开壳体上侧，实现工件自动被送下加工台，不需要工人手动取出，极大的方便了工人的操作。3、通过设置收集盒、红外扫描器和控制器，收集盒可以收集多个工件，利用红外扫描器可以对收集盒内的工件进行扫描，如果红外扫描器扫描到工件的时间超过五秒，说明收集盒内的工件放置已满，通过设置第四电动推杆和第三推板，第四电动推杆工作时能够带动第三推板移动，第三推板移动时可以将收集盒内的工件通过右侧第一缺口推出收集盒，实现对工件的收集，且收集盒内放置工件的数量为固定的，因此控制器控制第四电动推杆工作的次数可以被记录，工人可以根据第四电动推杆工作的次数测得工件的数量，不需要工人手动记录，极大的降低了出错的概率。

  美国研究人员发现了人脑是如何对强光进行反应处理的，改善机器人的视觉感应适合人类协作的重要因素。研究人员说，为了促进自主性的发展，机器感测必须在不断变化的环境中具有弹性。  美国陆军作战能力发展司令部陆军研究部研究员安德烈·哈里森说：“当我们开发机器视觉算法时，像手机摄像头一样，现实世界中的图像通常会被压缩到较窄的范围，就像手机摄像头一样。”“这可能会增加机器视觉算法的脆弱性，因为它们基于人工图像，这些图像与我们在现实世界中看到的模式完全不匹配。”哈里森说，通过开发一种具有100,000比1的显示能力的新系统，该团队发现了大脑在更多实际条件下的计算能力，因此他们可以将生物适应力构建到传感器中。  从洞穴开口的角度来看，高动态范围亮度的示例，其中室内和室外亮度的组合可能超过10,000到1的最大最小亮度比。右侧的场景是多次曝光后的混合图像，显示了人类在同一视图中透过巨大的亮度差异看到多个目标。当前的视觉算法基于对人和动物的研究，并使用计算机监视器，其亮度范围在约100比1（最亮像素与最暗像素之间的比率）的范围内。在现实世界中，这种变化可能是100,000比1的比率，这种情况称为高动态范围或HDR。  “光线的显着变化可能会挑战陆军系统，在森林冠层下飞行的无人机在风吹过树叶时可能会因反射率变化而混淆，或者在崎terrain地形上行驶的自动驾驶汽车可能无法识别坑洼或其他障碍，因为光照条件与训练视觉算法的算法略有不同。”陆军研究员周宝雄博士说。  研究小组试图了解大脑如何自动从现实世界中获取100,000比1的输入并将其压缩到更窄的范围，从而使人类能够解释形状。该团队研究了HDR下的早期视觉处理，研究了诸如HDR亮度和边缘之类的简单功能如何相互作用，以此来揭示潜在的大脑机制。  洪说：“大脑有30多个视觉区域，我们对这些区域如何将眼睛的图像处理成3D形状的知识仍然很初级。” “我们根据人类行为和头皮记录进行的HDR亮度研究的结果表明，我们对如何弥补实验室与现实环境之间的鸿沟真正了解其实甚少。但是，这些发现使我们脱离了常规，表明我们以前基于标准计算机监视器的假设对现实世界的概括能力有限，并且它们揭示了可以指导我们的建模朝正确机制发展的原则。”  该杂志视觉（“下的高动态范围（HDR）的亮度所调用便利的高对比度目标和亮度相似性分组突然变暗”）公布了团队的研究发现，突然下高动态范围变暗（HDR）的亮度所调用促进高对比目标并按亮度相似度进行分组。  研究人员表示，发现光和对比度边缘在大脑的视觉表示中如何相互作用的发现，将通过纠正从2D信息估计3D形状时不可避免的歧义，有助于提高在真实世界的亮度下重建真实3D世界的算法的有效性。洪说：“经过数百万年的进化，我们的大脑已经进化出了从2D信息重建3D的有效捷径。” “这是一个有着数十年历史的问题，即使在AI的最新发展中，它也继续挑战着机器视视觉领域。”除了实现自主愿景之外，这一发现还将有助于开发依赖于广泛动态范围的感应的其他支持AI的设备，例如雷达和远程语音理解。  研究人员将利用他们的研究结果与学术界的合作伙伴一起开发计算模型，特别是尖峰神经元，这些神经元可能对HDR计算和更节能的视觉处理均具有优势-这是低功率无人机的重要考虑因素。  洪说：“动态范围的问题不仅仅是感知问题。”“在大脑计算中，这也可能是一个更普遍的问题，因为单个神经元有成千上万的输入。您如何构建可在不同情况下侦听正确输入的算法和体系结构？我们希望通过解决这一问题，在感官层面，我们可以确认我们走在正确的轨道上，以便在构建更复杂的AI时可以使用正确的工具。”(文章来源于机器人在线网)

  2020年11月10日-纯粹的3D机器视觉摄像机公司Zivid宣布推出适用于装箱，拣选和机器维护应用的下一代高性能3D彩色摄像机。超紧凑的Zivid Two相机结合了3D精度，伪影抑制，真实性和捕获速度方面的先进技术，使机器人单元能够处理小的，发亮，反射和彩色的物体。  Zivid的首席执行官Thomas Embla Bonnerud表示：“当今视觉系统中的诸如分辨率，伪像和真实性错误之类的限制限制了它们在取放应用中的潜力。有了Zivid两款3D摄像机，我们在缩小图像质量方面迈出了巨大的一步通过将Zivid Two与深度学习，人工智能和对象检测算法相结合，拾放机器人可以识别更多对象，更好地计划抓握并更可靠地放置零件，而这一切都归结于此-如果您的系统可以看到更多，它可以做更多。”  通过包含多项视觉发明，例如获得专利的3D HDR成像和最新的Artifact Reduction技术，Zivid Two突破了捕捉具有挑战性的目标场景的边界。3D相机具有高清分辨率和700 mm的60μm精度，可以捕获各种物体，包括塑料包装材料和金属圆柱体等发亮，反射和吸收性产品，以及微小且高度精细的零件。本机颜色可以分离彩色和形状相似的SKU。    为了减少操作时遗漏的镐子数量并提高准确性，Zivid 2结合了热稳定性和机械稳定性以及浮动校准功能。这些增强功能导致尺寸真实度误差小于0.2％，并在整个工作范围内实现了最佳的系统性能。结合了快速3D图像采集和捕获时间，Zivid Two可以在不到0.3秒的时间内实现对典型的装箱和取件场景的高清彩色3D捕捉。  这是同类3D扫描仪的四倍之多，而真正优质的点云输出可确保高吞吐率和较短的机器人周期时间.Zivid Two具有300mm至1500mm的灵活工作距离和57度。水平35度 垂直FOV，以支持各种手臂和固定式机器人引导的应用。3D彩色摄像机的尺寸为169 mm x 56 mm x 122 mm，重量仅为880克，从而最大程度地减少了对机器人可操纵性和手臂布置中的有效载荷的影响。  Robert Bevec博士 Kolektor Digital的机器人负责人说；“使用Zivid的3D摄像机是一种平稳的开发人员体验，因此将Zivid Two集成到自适应机器人工人KoCo中是无缝的。点云数据的真实性使机器人可以执行可靠且高度准确的机器维护操作。轻巧的Zivid Two摄像机通过使用较小的有效载荷机器人和访问受限且访问受限的应用程序来提供臂上摄像机操作，从而帮助我们提升了平台的功能。”  为适应最苛刻的工业环境而设计，Zivid两部3D彩色摄像机采用坚固的镁合金外壳，防护等级为IP65。防尘防水，额定工作温度为0°C至+ 45°C，可承受15 G的冲击。集成的10 GigE数据接口可提供连通性。  客户今天可以从zivid.com购买Zivid两个ES开发人员工具包。计划于2021年第一季度投入量关于Zivid Zivid是市场领先的纯游戏提供商，用于工业和协作机器人单元开发中的3D彩色相机和视觉软件。其Zivid One +和Zivid Two产品被认为是世界上最精确的实时3D彩色相机，可将类似于人的视觉效果带入工业4.0的智能工厂和仓库。  Zivid拥有超过二十年的内部研发经验，并且在光学传感器，3D机器视觉硬件和软件方面拥有深入的专业知识，可帮助客户提高在各种应用中对零件的检测，拾取和放置，包括随机装箱，取放，组装，包装和机器维护。  Zivid One 3D彩色相机因其技术功能，点云质量和设计实施而获得了无数奖项。奖项包括inVISION杂志的“顶级创新奖”，视觉系统设计的“金奖创新者奖”，红点的“产品设计”奖以及挪威研究理事会享有盛誉的“创新奖”。（文章来源于机器人在线网）