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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微的差別，但都離開不了兩個根本的方法與技術(shù)，即從圖像中獲取所需信息，然后反饋給自動化執(zhí)行機構(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）的自動化檢測技術(shù)都可以認為是MVI或AVI。當(dāng)采用光學(xué)成像方法時，MVI實際上就變?yōu)锳OI。因此AOI可以認為是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、識別、機器人引導(dǎo)等場合；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，從基于實例的分類器(如k-nearestneighbor(k-NN))到?jīng)Q策樹分類器。在JasonBrownlee2013年11月的《機器學(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器視覺應(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(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)練從無到有，每一個錯誤類別都需要幾十萬...

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、鏡頭、光源、計算機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直接成像，然后由計算機處理實現(xiàn)檢測。這種簡單系統(tǒng)的優(yōu)點是成本低、集成容易、技術(shù)門檻相對不高，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)拍對檢測速度有特殊的要求，單相機組成的AOI系統(tǒng)有時難以勝任，因此可能需要有多個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)...

當(dāng)前，工業(yè)領(lǐng)域仍是機器視覺的主要市場，在半導(dǎo)體及電子制造、汽車制造、機械制造、食品與包裝、制藥等行業(yè)的自動化生產(chǎn)過程中，機器視覺被廣泛應(yīng)用于自動檢驗、過程控制和機器人引導(dǎo)等。隨著“工業(yè)”的深入發(fā)展和工業(yè)自動化的普及，機器視覺在工業(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，得益于自動駕駛、智能安防和智慧交通等領(lǐng)域的需求激增，機器視覺將獲得爆發(fā)式增長。Yole預(yù)計全球機器視覺相機市場將從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，中國機器視覺市場正在繼北美...

（3）深度學(xué)習(xí)與機器視覺軟硬結(jié)合過去十年圖形處理單元（GPU）足夠強大的計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)進行機器視覺檢測也成為新的發(fā)展趨勢。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，深度學(xué)習(xí)也能夠大幅減少開發(fā)機器視覺程序和進行可行性測試所需要的時間。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)運營，這給集成廠商也帶來巨大的機遇。（4）融合更多波段的探測技術(shù)傳統(tǒng)機器視覺的光源以...

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、鏡頭、光源、計算機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直接成像，然后由計算機處理實現(xiàn)檢測。這種簡單系統(tǒng)的優(yōu)點是成本低、集成容易、技術(shù)門檻相對不高，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)拍對檢測速度有特殊的要求，單相機組成的AOI系統(tǒng)有時難以勝任，因此可能需要有多個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)...

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、整機集成、軟件開發(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）、鏡頭、光源、采集與預(yù)處理卡、計算機（工控機、服務(wù)器）等。圖像傳感器常用的是各種型號的CMOS/CCD相機，圖像傳感器、鏡頭、光源三者組合構(gòu)成了大多數(shù)自動光學(xué)檢測系統(tǒng)中感知單元，器件的選擇與配置需要根據(jù)檢測要求進行合計設(shè)計與選型。光源的選擇（顏色、波長、功率、照明方式等）除了分辨與增強特征外，還需考慮圖像傳感器對光源光譜的靈敏度范圍。鏡頭的選擇需要考慮視場角、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到比較好的性價比。...

1.照明是影響機器視覺系統(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。由于沒有通用的機器視覺光源照明設(shè)備，所以針對每個特定的應(yīng)用實例，要選擇相應(yīng)的照明裝置，以達到比較好的效果。2.工業(yè)鏡頭FOV（FieldOfvision）=所需分辨率*亞像素*相機尺寸/PRTM（零件測量公差）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/節(jié)點⑦畸變。3.相機按照不同標(biāo)準(zhǔn)可分為：標(biāo)準(zhǔn)分辨率數(shù)字相機和模擬相機等。要根據(jù)不同的實際應(yīng)用場合選不同的相機和高分辨率相機：線掃描CCD和面陣CCD、單色相機和彩色相機。4.圖像采集卡圖像采集卡只是完整的機器視覺系統(tǒng)的...

先談一談字符模板那匹配法。字符模板匹配法看起來很蠢，但是在一些應(yīng)用上可能卻很湊效。比如在對電表數(shù)字進行識別時，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，所以識別難度不高。針對這種簡單的識別場景，我們首先考慮的識別策略當(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，但對于稍微復(fù)雜的場景，那就不太實用了。那此時我們可以采取OCR的一般方法，即特征設(shè)計、特征提取、分類得出結(jié)果的計算機視覺通用的技巧。在這里簡單說一下這里常見的方法。第一步是特征設(shè)計和提取，我們現(xiàn)在識別的目標(biāo)是字符，所以我們要為字符設(shè)計它獨有的的特征，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...

自動光學(xué)檢測（automatedopticalinspection,AOI）技術(shù)，也稱為機器視覺檢測（machinevisioninspection,MVI）技術(shù)或自動視覺檢測（automatedvisualinspection,AVI）技術(shù)。在有些行業(yè)，如平板顯示、半導(dǎo)體、太陽能等制造行業(yè)，AOI這一術(shù)語更加流行，被人知曉。但是AOI和MVI/AVI在概念和功能上還是有細微差別的。從狹義上來說，MVI是一種集成了圖像傳感技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、運動控制技術(shù)，在工業(yè)生產(chǎn)過程中，執(zhí)行測量、檢測、識別和引導(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，或者一個復(fù)雜的...

測量。在測量應(yīng)用中，機器視覺系統(tǒng)通過計算被測物上兩個或以上的點或者幾何位置之間的距離來進行測量，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)將向機器控制器發(fā)送一個未通過信號，進而觸發(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。在實踐中，當(dāng)元件移動經(jīng)過相機視場時，固定式相機將會采集該元件的圖像，然后，機器視覺系統(tǒng)將使用軟件來計算圖像中不同點之間的距離，如圖5所示。機器視覺比較大的特點就是可以實現(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）識別在元件識別應(yīng)用中，機器視覺系統(tǒng)通過讀取條碼（一維）、DataMatrix碼（二維）、直接部件標(biāo)識（DPM）...

（1）視覺系統(tǒng)將從基于PC的板級式向更小型的智能相機發(fā)展隨著半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展，工業(yè)相機的圖像傳感器將逐漸從CCD到CMOS的轉(zhuǎn)變，這將極大地簡化了工業(yè)相機設(shè)計，使其更容易小型化和集成化。機器視覺系統(tǒng)將從復(fù)雜龐大的基于PC的板級式系統(tǒng)向嵌入更多功能、更小型的智能相機系統(tǒng)發(fā)展。（2）視覺技術(shù)從2D向3D發(fā)展傳統(tǒng)的工業(yè)相機獲取的目標(biāo)物品為二維圖像，缺少空間深度信息。隨著現(xiàn)在對精確度和自動化的要求越來越高，3D成像與傳感技術(shù)的出現(xiàn)，不僅有效解決了復(fù)雜物體的模式識別和3D測量難題，同時還能實現(xiàn)更加復(fù)雜的人機交互功能，受到越來越普遍的應(yīng)用。目前，工業(yè)領(lǐng)域主流的3D視覺技術(shù)方案主要有三種：飛行時間（...

如果按識別的內(nèi)容來分類，也就是按照識別的語言的分類的話，那么要識別的內(nèi)容將是人類的所有語言（漢語、英語、德語、法語等）。如果按照我們國人的需求，那識別的內(nèi)容就包括：漢字、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字、常用標(biāo)點符號。根據(jù)要識別的內(nèi)容不同，識別的難度也各不相同。簡單而言，識別數(shù)字是比較簡單了，畢竟要識別的字符只有0~9，而英文字母識別要識別的字符有26個（如果算上大小寫的話那就52個），而中文識別，要識別的字符高達數(shù)千個（二級漢字一共6763個）！因為漢字的字形各不相同，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)確地識別出來，是一件相當(dāng)具有挑戰(zhàn)性的事情。但是，并不是所有應(yīng)用都需要識別...

目前，在新興市場經(jīng)濟和新型技術(shù)不斷崛起的背景下，生產(chǎn)出品質(zhì)高且價格低廉的產(chǎn)品是企業(yè)發(fā)展的急切需求，然而近些年來在國內(nèi)現(xiàn)有生產(chǎn)條件下生產(chǎn)出的產(chǎn)品存在著很大的問題。傳統(tǒng)意義上的生產(chǎn)需要設(shè)備處于時常工作狀態(tài)以便于隨時檢測，然而這樣的工作方式導(dǎo)致了設(shè)備在一定的時間內(nèi)出現(xiàn)設(shè)備閑置的現(xiàn)象，浪費了生產(chǎn)資源并無法實現(xiàn)可靠的自動化生產(chǎn)；還有一個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，對于其尺寸精度的測量人們大多數(shù)都通過自己的主觀意識或者粗淺的測試方法去判別零部件尺寸是否合格，這樣的判斷方式檢測出的精度根本滿足不了客戶的需求?；谏鲜鲋T多問題的提出，一種基于機器視覺的檢測方法應(yīng)運而生，此概念的提出為生...

一個真正通用的無序抓取解決方案需要能夠被非專業(yè)人員使用的，可以在幾小時內(nèi)完成配置；其次，這個系統(tǒng)需要提供穩(wěn)定可靠的3D視覺識別定位、碰撞檢測和機器人路徑規(guī)劃算法，只需要很少或根本不需要進行調(diào)優(yōu)就可以進行工作；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)對基于3D視覺的智能制造系統(tǒng)的需求也越來越旺盛。未來，眾班科技會持續(xù)加大研發(fā)投入，聚焦3D視覺感知的技術(shù)，積蓄發(fā)展強大動能，以前端企業(yè)為目標(biāo)，著力打造自己的3D視覺類產(chǎn)品優(yōu)勢品牌。 3D相機發(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接觸面至鏡頭焦平面...

邊緣檢測算法的基本步驟如下：1、濾波:邊緣檢測算法主要是基于圖象強度的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但導(dǎo)數(shù)的計算對噪聲很敏感，因此必須使用濾波器來改善與噪聲有關(guān)的邊緣檢測器的性能。2、增強:增強邊緣的基礎(chǔ)是確定圖象各點鄰域強度的變化值。增強算法可以將鄰域(或局部)強度值有較大變化的點突顯出來。3、檢測:在圖象中有許多點的梯度幅值比較大，而這些點在特定的應(yīng)用領(lǐng)域中并不都是邊緣，所以應(yīng)該用某種方法來確定哪些點是邊緣點。常采用梯度幅值Ill值判據(jù)。4、定位:如果某一應(yīng)用場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估計，邊緣的方位也可以被估計出來。在用機器視覺進行尺寸測量時，這四步必不可少，尤其必...

引導(dǎo)就是使用機器視覺報告元件的位置和方向。需要進行引導(dǎo)的原因可能有多種。首先，機器視覺系統(tǒng)可以定位元件的位置和方向，將元件與規(guī)定的公差進行比較，以及確保元件處于正確的角度，以驗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)的位置和方向報告給機器人或機器控制器，讓機器人能夠定位元件或機器，以便將元件對位。機器視覺引導(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；對輸送帶上的元件進行包裝；對元件進行定位和對位，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。 機器視覺在工廠自動化的運用普遍嗎？云南CCD自動定...

CCD機器視覺檢測在工業(yè)產(chǎn)品檢測上的優(yōu)勢：1、CCD機器視覺檢測設(shè)備是一種非接觸測量方法，可以避免對被測對象的損傷。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)在線測量的實時性和準(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目用一臺設(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)量檢驗是產(chǎn)品流通前的重要環(huán)節(jié)。機器視覺在工業(yè)品檢測方面有其獨特的技術(shù)...

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微的差別，但都離開不了兩個根本的方法與技術(shù)，即從圖像中獲取所需信息，然后反饋給自動化執(zhí)行機構(gòu)完成特定的任務(wù)。可以說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）的自動化檢測技術(shù)都可以認為是MVI或AVI。當(dāng)采用光學(xué)成像方法時，MVI實際上就變?yōu)锳OI。因此AOI可以認為是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、識別、機器人引導(dǎo)等場合；二維AOI主要用于...

1.照明是影響機器視覺系統(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。由于沒有通用的機器視覺光源照明設(shè)備，所以針對每個特定的應(yīng)用實例，要選擇相應(yīng)的照明裝置，以達到比較好的效果。2.工業(yè)鏡頭FOV（FieldOfvision）=所需分辨率*亞像素*相機尺寸/PRTM（零件測量公差）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/節(jié)點⑦畸變。3.相機按照不同標(biāo)準(zhǔn)可分為：標(biāo)準(zhǔn)分辨率數(shù)字相機和模擬相機等。要根據(jù)不同的實際應(yīng)用場合選不同的相機和高分辨率相機：線掃描CCD和面陣CCD、單色相機和彩色相機。4.圖像采集卡圖像采集卡只是完整的機器視覺系統(tǒng)的...

目前，在新興市場經(jīng)濟和新型技術(shù)不斷崛起的背景下，生產(chǎn)出品質(zhì)高且價格低廉的產(chǎn)品是企業(yè)發(fā)展的急切需求，然而近些年來在國內(nèi)現(xiàn)有生產(chǎn)條件下生產(chǎn)出的產(chǎn)品存在著很大的問題。傳統(tǒng)意義上的生產(chǎn)需要設(shè)備處于時常工作狀態(tài)以便于隨時檢測，然而這樣的工作方式導(dǎo)致了設(shè)備在一定的時間內(nèi)出現(xiàn)設(shè)備閑置的現(xiàn)象，浪費了生產(chǎn)資源并無法實現(xiàn)可靠的自動化生產(chǎn)；還有一個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，對于其尺寸精度的測量人們大多數(shù)都通過自己的主觀意識或者粗淺的測試方法去判別零部件尺寸是否合格，這樣的判斷方式檢測出的精度根本滿足不了客戶的需求。基于上述諸多問題的提出，一種基于機器視覺的檢測方法應(yīng)運而生，此概念的提出為生...

目前，在新興市場經(jīng)濟和新型技術(shù)不斷崛起的背景下，生產(chǎn)出品質(zhì)高且價格低廉的產(chǎn)品是企業(yè)發(fā)展的急切需求，然而近些年來在國內(nèi)現(xiàn)有生產(chǎn)條件下生產(chǎn)出的產(chǎn)品存在著很大的問題。傳統(tǒng)意義上的生產(chǎn)需要設(shè)備處于時常工作狀態(tài)以便于隨時檢測，然而這樣的工作方式導(dǎo)致了設(shè)備在一定的時間內(nèi)出現(xiàn)設(shè)備閑置的現(xiàn)象，浪費了生產(chǎn)資源并無法實現(xiàn)可靠的自動化生產(chǎn)；還有一個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，對于其尺寸精度的測量人們大多數(shù)都通過自己的主觀意識或者粗淺的測試方法去判別零部件尺寸是否合格，這樣的判斷方式檢測出的精度根本滿足不了客戶的需求?；谏鲜鲋T多問題的提出，一種基于機器視覺的檢測方法應(yīng)運而生，此概念的提出為生...

深度學(xué)習(xí)在視覺應(yīng)用的三個重要部分，即目標(biāo)分類、目標(biāo)檢測、語義分割這三個內(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，是一個輸入圖像，輸出對該圖像內(nèi)容分類的描述的問題。它是視覺方向的其中一個重要點。實際上，如果要機器實現(xiàn)自動分類，那么我們需要知道如何強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，它們有著能夠自動學(xué)習(xí)多重抽象層的能力，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以識別極端變化的模式，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)實世界的很多圖片通常包含不只一個物體，此時如果使用圖像分類模型為圖像分配一個單一標(biāo)簽其實是非常粗糙的，并...

全自動CCD光學(xué)檢測分選機設(shè)備優(yōu)勢用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，對于觀測者與被觀測者都不會產(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，擴展了人眼的視覺范圍。3、長時間穩(wěn)定工作，人類難以長時間對同一對象進行觀察，而機器視覺則可以長時間地作測量、分析和識別任務(wù)。4、利用了機器視覺解決方案，可以節(jié)省大量勞動力資源，為公司帶來可觀利益。5、自動化程度高，有利于提升企業(yè)的形象。西南地區(qū)機器視覺的市場成熟嗎？昆明CCD機器視覺系統(tǒng)開發(fā) （1）視覺系統(tǒng)將從基于PC的板級式向更小型的智能相機發(fā)展隨著半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展，工業(yè)...

無序抓取（RandomBinPicking）是一個復(fù)雜的問題。從一個箱子里隨機挑選零件（RandomBinPicking），并將它們精確地放入機器中，這對人類來說是一項簡單的任務(wù)，但對機器人來說則是一項艱巨的挑戰(zhàn)。機器人必須深入箱子的角落，并能夠從無數(shù)個方向抓取零件，同時避免與箱子、其他零件或工作單元本身發(fā)生碰撞。一個無序抓取系統(tǒng)必須包含3D視覺成像和點云分析、手眼標(biāo)定、碰撞檢測、抓取規(guī)劃、運動規(guī)劃等技術(shù)。實現(xiàn)這樣一個無序抓取系統(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)的勞動力占全球工業(yè)勞動力的69%，...

一個真正通用的無序抓取解決方案需要能夠被非專業(yè)人員使用的，可以在幾小時內(nèi)完成配置；其次，這個系統(tǒng)需要提供穩(wěn)定可靠的3D視覺識別定位、碰撞檢測和機器人路徑規(guī)劃算法，只需要很少或根本不需要進行調(diào)優(yōu)就可以進行工作；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)對基于3D視覺的智能制造系統(tǒng)的需求也越來越旺盛。未來，眾班科技會持續(xù)加大研發(fā)投入，聚焦3D視覺感知的技術(shù)，積蓄發(fā)展強大動能，以前端企業(yè)為目標(biāo)，著力打造自己的3D視覺類產(chǎn)品優(yōu)勢品牌。 眾班的機器視覺怎么樣？昆明圖像識別系統(tǒng)廠家 CCD機器視覺檢測在工業(yè)產(chǎn)品檢測上的優(yōu)勢：1、CCD機器視覺檢...

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)來做了，而且識別率也是驚人的好，人們也不再需要花大量時間去設(shè)計字符特征了。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并不是在每個方面都很好，因為神經(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，這種方法很可能就不奏效了。其次，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要花費大量的時間，并且需要用到的硬件資源一般都比較多，這幾個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...

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，從基于實例的分類器(如k-nearestneighbor(k-NN))到?jīng)Q策樹分類器。在JasonBrownlee2013年11月的《機器學(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器視覺應(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(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)練從無到有，每一個錯誤類別都需要幾十萬...

測量。在測量應(yīng)用中，機器視覺系統(tǒng)通過計算被測物上兩個或以上的點或者幾何位置之間的距離來進行測量，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)將向機器控制器發(fā)送一個未通過信號，進而觸發(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。在實踐中，當(dāng)元件移動經(jīng)過相機視場時，固定式相機將會采集該元件的圖像，然后，機器視覺系統(tǒng)將使用軟件來計算圖像中不同點之間的距離，如圖5所示。機器視覺比較大的特點就是可以實現(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）識別在元件識別應(yīng)用中，機器視覺系統(tǒng)通過讀取條碼（一維）、DataMatrix碼（二維）、直接部件標(biāo)識（DPM）...

CCD機器視覺檢測在工業(yè)產(chǎn)品檢測上的優(yōu)勢：1、CCD機器視覺檢測設(shè)備是一種非接觸測量方法，可以避免對被測對象的損傷。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)在線測量的實時性和準(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目用一臺設(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)量檢驗是產(chǎn)品流通前的重要環(huán)節(jié)。機器視覺在工業(yè)品檢測方面有其獨特的技術(shù)...