機器視覺文章進入機器視覺技術社區

全球三大機器視覺公司(機器視覺行業分析)

機器視覺檢驗相對人工視覺檢測具有較大優勢　　機器視覺就是用機器來代替人眼做測量和判斷的系統，它通過光學裝置和非接觸傳感器自動獲取目標對象的圖像，并由圖像處理設備根據所得圖像的像素分布、亮度和顏色等信息進行各種運算處理和判別分析，以提取所需的特征信息或根據判別分析結果對某些現場設備進行運動控制。機器視覺系統中的圖像處理設備一般都采用計算機，所以機器視覺有時也稱為計算機視覺。　　一個典型的機器視覺系統包括：光源、鏡頭、相機(CCD或COMS相機)、圖像采集卡、圖像處理軟件等。　　機器視覺用機器代替人眼來做測量
關鍵字：機器視覺

機器視覺原理及特點

　　機器視覺，即采用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是指通過機器視覺產品把圖像抓取到，然后將該圖像傳送至處理單元，通過數字化處理，根據像素分布和亮度、顏色等信息，來進行尺寸、形狀、顏色等的判別，進而根據圖像判別的結果來控制現場的設備動作。　　在一些不適合于人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成，是實現計算
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機器視覺的四大類應用

機器視覺可說是工業自動化系統的靈魂之窗，從物件/條碼辨識，產品檢測、外觀尺寸量測導機械手臂/傳動設備定位，都是機器視覺技術可以發揮的舞臺。因此它的應用范圍十分廣泛，行業應用領域更是多到令人眼花繚亂。第一種是用來檢測的，包括尺寸檢測、顏色檢測，表面外觀檢測等等。檢測是機器視覺工業領域最重要的應用之一，光學篩選機，幾乎所有產品都是需要檢測，而人工檢測存在較多的毛病，人工檢測準確性低，工作效率低，準確性沒辦法保證，檢測速度慢。第二種就是用它來定位的。視覺定位要求機器視覺系統能夠快速準確的找到被測零件并確認其位置
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報告 | 人工智能大趨勢下機器視覺行業現狀與發展前景展望

一、我國機器視覺處在快速發展階段，行業需求快速提升　　1.1機器視覺優勢明顯，下游應用歸為四大功能　　據美國自動成像協會（AIA）定義，根據美國制造工程協會（SME）機器視覺分會和美國機器人工業協會（RIA）自動化視覺分會，機器視覺是通過光學裝置和非接觸的傳感器，自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。　　一個典型的機器視覺系統通常包含由軟件和硬件兩部分：光源及光源控制器、鏡頭、相機等硬件負責成像功能，視覺控制系統負責圖像處理分析，輸出分析結果至智能設備的其他執行機構
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讓10GigE機器視覺變得可靠且經濟實惠-包括多攝像頭設置

概述快速檢測線、半導體工廠、智能交通系統、運動分析和容積捕捉等多種視覺系統應用場景都需要高分辨率、高 FPS 和高數據傳輸率來達到更好的結果。對于希望利用幀率更快和分辨率更高的機器視覺攝像頭來改進輸出的視覺系統工程師來說，從 1GigE 升級到 10GigE 是顯而易見的選擇。然而，根據 AIA（自動成像協會）的研究，其采用相當緩慢。考慮到這種升級帶來的三個技術挑戰：可靠性（丟包）、高 CPU 使用率和高延遲，這一點可以理解。本文介紹了 Teledyne FLIR Oryx + Myricom&
關鍵字：機器視覺 GigE

用小型載板傳輸4臺相機的數據流：快速原型設計

嵌入式視覺組件一直很受歡迎，被眾多應用所采用。所有這些應用的共同點是需要在狹小的空間內集成越來越多的功能。通常，讓這些系統在邊緣做出決策也是很有利的。為了支持此類系統，包括快速原型設計的能力，Teledyne FLIR 推出了?Quartet? 嵌入式 TX2 解決方案。這種定制的載板可在滿帶寬下輕松集成最多?4 臺 USB3 機器視覺相機。它包括 NVidia Jetson 深度學習硬件加速器，預先集成了?Teledyne FLIR 的 Spinnaker? SDK。通常，
關鍵字：機器視覺相機

引入機器視覺設備要知道哪些知識？

　　機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支，是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。　　如今，隨著工業4.0的到來，機器視覺技術在工業自動化中逐漸起著十分重要的地位，機器視覺技術的不斷創新，推動了工業自動化、智慧安防以及人工智能等行業的進步，機器視覺技術的發展為這項技術
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機器視覺常用的三種目標識別方法解析

　　隨著機器視覺技術的快速發展，傳統很多需要人工來手動操作的工作，漸漸地被機器所替代。傳統方法做目標識別大多都是靠人工實現，從形狀、顏色、長度、寬度、長寬比來確定被識別的目標是否符合標準，最終定義出一系列的規則來進行目標識別。這樣的方法當然在一些簡單的案例中已經應用的很好，唯一的缺點是隨著被識別物體的變動，所有的規則和算法都要重新設計和開發，即使是同樣的產品，不同批次的變化都會造成不能重用的現實。　　而隨著機器學習，深度學習的發展，很多肉眼很難去直接量化的特征，深度學習可以自動學習這些特征，這就是深度學習
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機器視覺在農業生產中的應用

　　機器視覺在農業生產中應用較少，但在農產品質量等級、檢測、農田病蟲害蟲害控制、農業自動采集系統、農作物生長過程檢測、農業機器導航等方面都取得了突破。機器視覺技術在農作物、農產品等認識方面比眼睛具有更客觀、更標準的特征，但由于農田環境的復雜多變和非結構性特性，機器視覺用于農業生產還不成熟。　　一、在農產品質量分類和檢驗中的應用　　農產品的質量等級可以決定農產品的質量和農產品的商品價值。人工分類耗時長，分類準確度不高，利用機器視覺檢測技術處理農產品圖像，根據預設的分級標準完成自動分級，不僅能達到良好的分級和
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機器視覺表面缺陷檢測

　　機器視覺技術是一種無觸碰、沒有受損的的自動識別技術性，是完成機器設備自動化技術、智能化和精準操縱的合理方式，具備可以信賴、頻帶回應覆蓋面廣、在嚴酷條件下長期工作中、提高效率的優勢。機器視覺檢測系統軟件根據合理的光源和圖像感應器(CCD監控攝像頭)獲得商品的表面圖像，應用對應的圖像解決優化算法獲取圖像的特點信息，隨后依據特點信息對表面缺點開展精準定位、鑒別、歸類和統計分析、儲存、查看等。視覺系統表面視覺檢測系統軟件的基礎構成　　主要包含圖像收集控制模塊、圖像解決控制模塊、圖像剖析控制模塊、數據庫管理和工
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機器視覺的來源與發展

　　視覺是人類強大的感知方式，它為人們提供了關于周圍環境的大量信息，使人們能有效地與周圍環境進行交互。據統計，人類從外界接收的各種信息中80％以上是通過視覺獲得的，人類有50％的大腦皮層參與視覺功能運轉。　　關于視覺有很多有趣的發現，比如螳螂蝦的眼睛能探測到偏振光。人眼以及普通相機只能感受到光的強度信息而不能探測到光的偏振信息。澳大利亞昆士蘭大學的研究人員發現，螳螂蝦的復眼（見圖1-2）能探測到偏振光。根據生物醫學及光學方面的理論知識，生物組織特性與偏振信息有關，所以螳螂蝦的眼睛是能夠“診斷”出生物組織的
關鍵字：機器視覺

在一個小型嵌入式解決方案上為流式傳輸4x應用制作原型的步驟

空間內容納更多的功能。當這些系統在邊緣做出決策時，這往往十分有利。為了使這樣的系統成為可能，包括實現快速制作原型的能力，Teledyne FLIR 推出了 Quartet? TX2 嵌入式解決方案。這款定制的載板可輕松集成最多 4 個全帶寬 USB3 機器視覺相機。為了強調預裝了 Spinnaker SDK 的 Quartet 可以實現的功能，我們介紹了受 ITS（交通系統）啟發制作原型所采取的步驟，這個原型可以同時運行四個相似的應用，其中三個使用深度學習。具體如下：●? ?應用 1：
關鍵字： Teledyne 機器視覺

AMS紅外點陣投射器為Luxonis機器人3D視覺系統點睛

艾邁斯歐司朗（AMS）與Luxonis建立新的合作伙伴關系。Luxonis為自動導引車（AGV）、機器人、無人機等提供3D感測解決方案，協助創建高質量3D地圖，用于物體偵測和避障等應用。該3D感測解決方案的核心組成部分包括紅外光源，采用了艾邁斯歐司朗的Belago 1.1紅外點陣投射器。Belago 1.1將VCSEL芯片、專有的光學系統、緊湊結實的封裝加以整合，非常適合于主動立體視覺（ASV）應用。艾邁斯歐司朗紅外點陣投射器Belago 1.1，為Luxonis新型機器人3D視覺系統點睛透過主動立體視覺
關鍵字： AMS 紅外點陣投射器 Luxonis 3D視覺機器視覺

基于機器視覺的鋼軌表面損傷檢測研究*

目的：為探尋鋼軌表面傷損機器視覺檢測有效方法，驗證經典的5種邊緣檢測算法在鋼軌表面損傷檢測；方法：利用采集的帶扎傷鋼軌圖片，在MATLAB2016版本進行檢測實驗；結果：log檢測法、Canny檢測法存在錯檢，roberts檢測法、prewitt檢測法、sobe檢測法錯在漏檢；結論：經典的5種邊緣檢測算法在鋼軌表面損傷檢測無法達到工業級效果。
關鍵字：機器視覺邊緣檢測算法鋼軌表面損傷 202112

一種基于機器視覺的模糊圖像復原算法*

在加工件位置發生移動的情況下，嘗試用機器視覺分析的技術來獲取均勻運動的被測物表面的細節信息。由于相機和被捕獲物體之間的相對運動，圖像可能會變得模糊。因此，在后續分析之前，必須通過消除運動引起的失真來恢復和還原圖像，從而可以以特定的算法來還原和識別原始圖像，以實現深層的研究目的。
關鍵字：機器視覺圖像復原數據采集 202110

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機器視覺介紹

機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是指通過機器視覺產品（即圖像攝取裝置，分 CMOS 和 CCD 兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號；圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。　　機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業的危險 [ 查看詳細 ]