在系統(tǒng)集成中，被測(cè)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(cè)系統(tǒng)非常重要。在這些領(lǐng)域，制造過(guò)程通常在超凈間進(jìn)行，要求自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)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(cè)工件本身帶來(lái)二次污染。尤其是用于表面缺陷檢測(cè)的AOI系統(tǒng)不能在檢測(cè)過(guò)程中，給被測(cè)件表面帶來(lái)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(cè)，常常需要采取氣浮支撐、定位與傳輸機(jī)構(gòu)，運(yùn)動(dòng)...

深度學(xué)習(xí)在視覺(jué)應(yīng)用的三個(gè)重要部分，即目標(biāo)分類、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割這三個(gè)內(nèi)容。圖像分類這一類問(wèn)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(wèn)題。它是視覺(jué)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(guò)簡(jiǎn)單的幾何變換的圖像上也有著很好的魯棒性。現(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...

引導(dǎo)就是使用機(jī)器視覺(jué)報(bào)告元件的位置和方向。需要進(jìn)行引導(dǎo)的原因可能有多種。首先，機(jī)器視覺(jué)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。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(bào)告給機(jī)器人或機(jī)器控制器，讓機(jī)器人能夠定位元件或機(jī)器，以便將元件對(duì)位。機(jī)器視覺(jué)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(pán)或從貨盤(pán)中拾取元件；對(duì)輸送帶上的元件進(jìn)行包裝；對(duì)元件進(jìn)行定位和對(duì)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。 3D相機(jī)發(fā)展前景如何？昆明機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)研發(fā)廠家 ...

針對(duì)大面積大視野的樣品檢測(cè)，條形光源和背光源是優(yōu)先光源。大尺寸背光源，通過(guò)LED的高密度排列，提供高均勻性與高亮度的照明效果，能突出物體的外形輪廓等特征。而條光的指向性強(qiáng)且光線均勻，通過(guò)調(diào)整角度或者多個(gè)條光組合可檢測(cè)較大面積的外觀缺陷。針對(duì)磨砂材質(zhì)的表面缺陷，可使用指向性好的光源。指向性好的光源可以突出材料表面的顆粒感；相比之下，漫射光源則會(huì)使外觀缺陷的成像圖沒(méi)有對(duì)比度。針對(duì)部分需要分多次拍照且有速度要求的樣品，需使用高亮光源。多工位多次拍攝成像的外觀檢測(cè)，需使用頻閃拍照系統(tǒng)，且光源體積要小，重量要輕。交叉線形光源傳統(tǒng)線形光源，多應(yīng)用于高速大幅面樣品的識(shí)別、定位、缺陷檢測(cè)及尺寸測(cè)量等檢...

機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)是采用CCD照相機(jī)將被檢測(cè)的目標(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)，圖像處理系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來(lái)收取目標(biāo)的特征，如面積、數(shù)量、位置、長(zhǎng)度，再根據(jù)預(yù)設(shè)的允許度和其他條件輸出結(jié)果，包括尺寸、角度、個(gè)數(shù)、合格/不合格、有/無(wú)等，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別功能。機(jī)器視覺(jué)特點(diǎn)1.攝像機(jī)的拍照速度自動(dòng)與被測(cè)物的速度相匹配，拍攝到理想的圖像;2.零件的尺寸范圍為，厚度可以不同;3.系統(tǒng)根據(jù)操作者選擇不同尺寸的工件，調(diào)用相應(yīng)視覺(jué)程序進(jìn)行尺寸檢測(cè)，并輸出結(jié)果;4.針對(duì)不同尺寸的零件，排序裝置和輸送裝置可以精確調(diào)整料道的寬度，使零件在固定路徑...

OCR流程現(xiàn)在就來(lái)整理一下常見(jiàn)的OCR流程，為了方便描述，那就舉文檔中的字符識(shí)別為例子來(lái)展開(kāi)說(shuō)明吧。假如輸入系統(tǒng)的圖像是一頁(yè)文本，那么識(shí)別時(shí)的首先是判斷頁(yè)面上的文本朝向，因?yàn)槲覀兊玫降倪@頁(yè)文檔往往都不是很完美的，很可能帶有傾斜或者污漬，那么我們要做的另外一件事就是進(jìn)行圖像預(yù)處理，做角度矯正和去噪。然后我們要對(duì)文檔版面進(jìn)行分析，對(duì)每一行進(jìn)行行分割，把每一行的文字切割下來(lái)，再對(duì)每一行文本進(jìn)行列分割，切割出每個(gè)字符，將該字符送入訓(xùn)練好的OCR識(shí)別模型進(jìn)行字符識(shí)別，得到結(jié)果。但是模型識(shí)別結(jié)果往往是不太準(zhǔn)確的，我們需要對(duì)其進(jìn)行識(shí)別結(jié)果的矯正和優(yōu)化，比如我們可以設(shè)計(jì)一個(gè)語(yǔ)法檢測(cè)器，去檢測(cè)字符的組合...

CCD機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)在工業(yè)產(chǎn)品檢測(cè)上的優(yōu)勢(shì)：1、CCD機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備是一種非接觸測(cè)量方法，可以避免對(duì)被測(cè)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(cè)物的場(chǎng)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(jué)技術(shù)的尺寸測(cè)量具有良好的連續(xù)性和高精度，CCD提高了工業(yè)在線測(cè)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(jué)檢測(cè)設(shè)備，從效率上可以降低工業(yè)品企業(yè)檢測(cè)成本。將原本流水線多人檢測(cè)不同項(xiàng)目用一臺(tái)設(shè)備完成。原本5-6人的檢測(cè)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(jué)在工業(yè)品檢測(cè)方面有其獨(dú)特的技術(shù)...

CCD視覺(jué)檢測(cè)定位系統(tǒng)，成為新工業(yè)趨勢(shì)。如今的市場(chǎng)，大家都看得到，在制造業(yè)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)有激烈，隨著生產(chǎn)速度的加快和用戶要求的日益提升，保證連續(xù)穩(wěn)定的產(chǎn)品質(zhì)量對(duì)制造業(yè)至關(guān)重要。以前單純的靠機(jī)械卡位，來(lái)進(jìn)行定位的制作流程，也因不斷提高的產(chǎn)品工藝要求所淘汰。眾班科技研發(fā)的CCD視覺(jué)檢測(cè)定位系統(tǒng)使用圖像傳感器替代人眼，，從而保證產(chǎn)品在制作流程中始終保持在一個(gè)固定位置，較大的保證了后續(xù)印刷、貼標(biāo)等工藝的精度，提高客戶的信賴和滿意度。視覺(jué)檢測(cè)是指通過(guò)機(jī)器視覺(jué)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)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，CCD視覺(jué)檢測(cè)定位系統(tǒng)就是用...

CCD機(jī)器視覺(jué)檢系統(tǒng)應(yīng)用流程：1.首先，將檢測(cè)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(kāi)機(jī)時(shí)直接開(kāi)始啟動(dòng)；3.工業(yè)相機(jī)停止當(dāng)前掃描，然后重新開(kāi)始新的幀掃描;有時(shí)工業(yè)相機(jī)需要在開(kāi)始脈沖到達(dá)之前處于等待狀態(tài)，而幀掃描在開(kāi)始脈沖到達(dá)之后才開(kāi)始;4.如果使用的策略是曝光策略，則在工業(yè)相機(jī)開(kāi)始新的幀掃描之前，應(yīng)打開(kāi)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(lái)打...

對(duì)于工業(yè)機(jī)器人來(lái)說(shuō)，3D視覺(jué)可以賦予工業(yè)機(jī)器人擁有智慧“雙眸”，讓工業(yè)機(jī)器人對(duì)散亂擺放、姿勢(shì)各異的物體實(shí)現(xiàn)智能路徑規(guī)劃。眾班科技立足于3D視覺(jué)賽道，聚焦于無(wú)序抓取，是一家擁有豐富經(jīng)驗(yàn)的3D視覺(jué)解決方案供應(yīng)商。在3D視覺(jué)行業(yè)進(jìn)入快速發(fā)展的階段時(shí)，眾班一直專注于產(chǎn)品的研發(fā)，充分融合了3D視覺(jué)、機(jī)器人技術(shù)與本體化服務(wù)能力，推出了高性能工業(yè)級(jí)3D視覺(jué)傳感器以及3D視覺(jué)無(wú)序抓取產(chǎn)品的技術(shù)。其中，高性能工業(yè)級(jí)3D視覺(jué)傳感器具有以下特點(diǎn)：速度快：可以輕松應(yīng)對(duì)各種工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，節(jié)約節(jié)拍；精確高：針對(duì)整個(gè)掃描范圍設(shè)備經(jīng)過(guò)精心校準(zhǔn)；性能穩(wěn)健：抑制環(huán)境光的先進(jìn)方法依然能提供可靠的品質(zhì)；市場(chǎng)范圍大：擴(kuò)展的景深...

接下來(lái)說(shuō)一下借用OCR開(kāi)放平臺(tái)做文字識(shí)別。現(xiàn)在很多大公司都開(kāi)放了OCR的API供開(kāi)發(fā)者調(diào)用，當(dāng)然啦，小量調(diào)用是不收費(fèi)的，但是大量調(diào)用就要收費(fèi)了。我也在百度開(kāi)放平臺(tái)上調(diào)用OCR的API做一些識(shí)別的工作，說(shuō)實(shí)話，在漢字的識(shí)別上，我們中國(guó)公司的技術(shù)還是前列的，在漢字識(shí)別的準(zhǔn)確率上已經(jīng)讓人很滿意了。比如我要識(shí)別一些文本，自己寫(xiě)個(gè)python腳本，調(diào)用開(kāi)放平臺(tái)的服務(wù)，返回的就是識(shí)別結(jié)果了。這種模式有啥不好的地方嗎？首先是需要錢(qián)（當(dāng)然每天小批量識(shí)別一下是不用錢(qián)的），第二是自己的控制程度不足，我們想要提升識(shí)別精度，我們不可以從OCR識(shí)別上做改進(jìn)（畢竟別人的東西，我們改不了），能做只是預(yù)處理和后期矯正...

從廣義上來(lái)說(shuō)，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(kāi)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(shuō)基于任何圖像傳感方法（如可見(jiàn)光成像、紅外成像、X光成像、超聲成像等等）的自動(dòng)化檢測(cè)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(cè)量、零件分組、定位、識(shí)別、機(jī)器人引導(dǎo)等場(chǎng)合；二維AOI主要用于...

（3）深度學(xué)習(xí)與機(jī)器視覺(jué)軟硬結(jié)合過(guò)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(jué)檢測(cè)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(jué)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(kāi)發(fā)機(jī)器視覺(jué)程序和進(jìn)行可行性測(cè)試所需要的時(shí)間。2017年4月康耐視收購(gòu)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(yíng)，這給集成廠商也帶來(lái)巨大的機(jī)遇。（4）融合更多波段的探測(cè)技術(shù)傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)的光源以...

語(yǔ)義分割方法在處理圖像時(shí)，具體到像素級(jí)別，也就是說(shuō)，該方法會(huì)將圖像中每個(gè)像素分配到某個(gè)對(duì)象類別。語(yǔ)義分割是一種典型的計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題，其涉及將一些原始數(shù)據(jù)（例如，平面圖像）作為輸入并將它們轉(zhuǎn)換為具有突出顯示的感興趣區(qū)域的掩模。許多人使用術(shù)語(yǔ)全像素語(yǔ)義分割，其中圖像中的每個(gè)像素根據(jù)其所屬的感興趣對(duì)象被分配類別ID。早期的計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題只發(fā)現(xiàn)邊緣（線條和曲線）或漸變等元素，但它們從未完全按照人類感知的方式提供像素級(jí)別的圖像理解。語(yǔ)義分割將屬于同一目標(biāo)的圖像部分聚集在一起來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，從而擴(kuò)展了其應(yīng)用領(lǐng)域。語(yǔ)義分割問(wèn)題也可以被認(rèn)為是分類問(wèn)題，其中每個(gè)像素被分類為來(lái)自一系列對(duì)象類中的某一個(gè)...

（3）深度學(xué)習(xí)與機(jī)器視覺(jué)軟硬結(jié)合過(guò)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(jué)檢測(cè)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(jué)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(kāi)發(fā)機(jī)器視覺(jué)程序和進(jìn)行可行性測(cè)試所需要的時(shí)間。2017年4月康耐視收購(gòu)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(yíng)，這給集成廠商也帶來(lái)巨大的機(jī)遇。（4）融合更多波段的探測(cè)技術(shù)傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)的光源以...

其實(shí)CCD機(jī)器視覺(jué)尺寸測(cè)量是基于相對(duì)測(cè)量方法，通過(guò)可追溯性、放大校準(zhǔn)、自動(dòng)邊緣提升和屏幕圖像測(cè)量來(lái)計(jì)算實(shí)際尺寸。在精密測(cè)量中，放大倍數(shù)必須達(dá)到35倍或更高，才能達(dá)到微米級(jí)的精度。此時(shí)，視線寬度小于5mm。對(duì)于大于5mm的物體，這必須與位移分析讀數(shù)和窗口測(cè)量相結(jié)合。在工業(yè)品生產(chǎn)精細(xì)度、精密度要求越來(lái)越高的智能化、自動(dòng)化工業(yè)中，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)在工業(yè)品檢測(cè)中是非常高效率的檢測(cè)方法。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(jué)在工業(yè)品檢測(cè)方面有其獨(dú)特的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，可以降低人工成本，給企業(yè)帶來(lái)可觀的效益。自動(dòng)光學(xué)檢查的關(guān)鍵技術(shù)是哪些？貴陽(yáng)AI系統(tǒng)定制 測(cè)量。在測(cè)量應(yīng)用中，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)計(jì)...

1.照明是影響機(jī)器視覺(jué)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(méi)有通用的機(jī)器視覺(jué)光源照明設(shè)備，所以針對(duì)每個(gè)特定的應(yīng)用實(shí)例，要選擇相應(yīng)的照明裝置，以達(dá)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(jī)尺寸/PRTM（零件測(cè)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(diǎn)/節(jié)點(diǎn)⑦畸變。3.相機(jī)按照不同標(biāo)準(zhǔn)可分為：標(biāo)準(zhǔn)分辨率數(shù)字相機(jī)和模擬相機(jī)等。要根據(jù)不同的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)合選不同的相機(jī)和高分辨率相機(jī)：線掃描CCD和面陣CCD、單色相機(jī)和彩色相機(jī)。4.圖像采集卡圖像采集卡只是完整的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的...

在產(chǎn)品制造過(guò)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(cè)方法為人工目視檢測(cè)法，目前在手機(jī)、平板顯示、太陽(yáng)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(jué)檢測(cè)方法需要在強(qiáng)光照明條件下進(jìn)行，不僅對(duì)檢測(cè)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(cè)不確定性大、易產(chǎn)生歧義、效率低下等缺點(diǎn)，已很...

CCD機(jī)器視覺(jué)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(cè)過(guò)程中如果這些外觀特征與數(shù)據(jù)庫(kù)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(cè)量功能：可以自動(dòng)測(cè)量產(chǎn)品的外觀尺寸，通過(guò)CCD相機(jī)對(duì)檢測(cè)產(chǎn)品進(jìn)多角度拍攝，可測(cè)產(chǎn)品長(zhǎng)寬高等基本數(shù)值，也可根據(jù)不同的產(chǎn)品測(cè)量需求通過(guò)增加CCD相機(jī)數(shù)量及角度調(diào)整可以講測(cè)量精度提高道，同時(shí)測(cè)量各種形狀物體尺寸。通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)算得出相應(yīng)尺寸與數(shù)據(jù)庫(kù)中固有數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比來(lái)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(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行運(yùn)算判斷出檢測(cè)產(chǎn)品上出現(xiàn)的字符、顏色、圖形是否正確從而判斷被...

基于AI的視覺(jué)檢測(cè)的概念1、與人眼能夠發(fā)現(xiàn)缺陷一樣，一個(gè)訓(xùn)練有素的人工智能視覺(jué)系統(tǒng)也能做到這一點(diǎn)，而且效率更高?；谌斯ぶ悄艿囊曈X(jué)系統(tǒng)捕捉圖像，并將其發(fā)送到“大腦”進(jìn)行處理?；谌斯ぶ悄艿囊曈X(jué)系統(tǒng)由這兩個(gè)集成組件組成：感知設(shè)備就像“眼睛”，而深度學(xué)習(xí)算法就像“大腦”。這個(gè)集成系統(tǒng)成功地模仿了人類的眼腦解讀圖像的能力?；谌斯ぶ悄艿囊曈X(jué)系統(tǒng)比人眼更有效，因?yàn)槿斯ぶ悄堋按竽X”存儲(chǔ)了更多的信息。強(qiáng)大的計(jì)算能力可以快速解析可用數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)可以對(duì)照片和視頻中的物體進(jìn)行分類，并執(zhí)行復(fù)雜的視覺(jué)感知任務(wù)。2、客觀性。檢測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠，CCD視覺(jué)檢測(cè)不會(huì)受到操作者的疲勞度、責(zé)任心和經(jīng)驗(yàn)等因素的影...

測(cè)量。在測(cè)量應(yīng)用中，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算被測(cè)物上兩個(gè)或以上的點(diǎn)或者幾何位置之間的距離來(lái)進(jìn)行測(cè)量，然后確定這些測(cè)量結(jié)果是否符合規(guī)格。如果不符合，視覺(jué)系統(tǒng)將向機(jī)器控制器發(fā)送一個(gè)未通過(guò)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(guò)相機(jī)視場(chǎng)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(jué)系統(tǒng)將使用軟件來(lái)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(jué)比較大的特點(diǎn)就是可以實(shí)現(xiàn)非接觸式測(cè)量，避免了許多傳統(tǒng)的接觸式測(cè)量帶來(lái)的二次損傷。（4）識(shí)別在元件識(shí)別應(yīng)用中，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)讀取條碼（一維）、DataMatrix碼（二維）、直接部件標(biāo)識(shí)（DPM）...

在產(chǎn)品制造過(guò)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(cè)方法為人工目視檢測(cè)法，目前在手機(jī)、平板顯示、太陽(yáng)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(jué)檢測(cè)方法需要在強(qiáng)光照明條件下進(jìn)行，不僅對(duì)檢測(cè)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(cè)不確定性大、易產(chǎn)生歧義、效率低下等缺點(diǎn)，已很...

這些年深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，讓OCR技術(shù)煥發(fā)第二春。現(xiàn)在OCR基本都用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)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(méi)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(wèn)題。在一些簡(jiǎn)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...

識(shí)別方法現(xiàn)在我們只想單純地想對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別，那方法會(huì)有哪些呢？我列了一下可以采取的策略：使用谷歌開(kāi)源OCR引擎Tesseract使用大公司的OCR開(kāi)放平臺(tái)（比如百度），使用他們的字符識(shí)別API傳統(tǒng)方法做字符的特征提取，輸入分類器，得出OCR模型的字符模板匹配法大殺器：基于深度學(xué)習(xí)下的CNN字符識(shí)別上面提到的OCR方法都有其有點(diǎn)和缺點(diǎn)，也正如此，他們也有各自特別適合的應(yīng)用場(chǎng)景。首先說(shuō)開(kāi)源OCR引擎Tesseract。搞字符識(shí)別的童鞋應(yīng)該都聽(tīng)說(shuō)過(guò)Tesseract這個(gè)東西，這是谷歌維護(hù)的一個(gè)OCR引擎，它已經(jīng)有一段相當(dāng)悠久的歷史了。Tesseract現(xiàn)在的版本已經(jīng)支持識(shí)別很多種語(yǔ)言了，當(dāng)然...

機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)是采用CCD照相機(jī)將被檢測(cè)的目標(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)，圖像處理系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來(lái)收取目標(biāo)的特征，如面積、數(shù)量、位置、長(zhǎng)度，再根據(jù)預(yù)設(shè)的允許度和其他條件輸出結(jié)果，包括尺寸、角度、個(gè)數(shù)、合格/不合格、有/無(wú)等，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別功能。機(jī)器視覺(jué)特點(diǎn)1.攝像機(jī)的拍照速度自動(dòng)與被測(cè)物的速度相匹配，拍攝到理想的圖像;2.零件的尺寸范圍為，厚度可以不同;3.系統(tǒng)根據(jù)操作者選擇不同尺寸的工件，調(diào)用相應(yīng)視覺(jué)程序進(jìn)行尺寸檢測(cè)，并輸出結(jié)果;4.針對(duì)不同尺寸的零件，排序裝置和輸送裝置可以精確調(diào)整料道的寬度，使零件在固定路徑...

和數(shù)據(jù)信息混在一起編入二維碼的還有糾錯(cuò)碼信息。這是因?yàn)楫?dāng)我們對(duì)二維碼進(jìn)行掃描時(shí)，不能保證掃的每一位信息都正確，這就需要依賴糾錯(cuò)碼信息了。此外，二維碼中還藏著非常重要的校正圖形。當(dāng)二維碼遭到污染或者破壞時(shí)，校正圖形保證了沒(méi)有被破壞的信息仍然可以被識(shí)別。也就是說(shuō)，我們掃描讀出的信息在二維碼中備份了很多份?！凹词苟S碼的損毀面積高達(dá)50%，信息仍然可以讀取?！边@也就是我們對(duì)著一個(gè)二維碼掃描時(shí)，不需要只掃描整個(gè)圖形，而只對(duì)著圖形的某一個(gè)部分，就可能成功獲取信息的原因。在我們用光電掃描器或者手機(jī)智能終端的掃描軟件進(jìn)行掃描時(shí)，其實(shí)是一個(gè)解碼的過(guò)程，解碼恰恰是編碼的逆過(guò)程。具體說(shuō)來(lái)，是位置探測(cè)圖...

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(jiǎn)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(cè)。這種簡(jiǎn)單系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)是成本低、集成容易、技術(shù)門(mén)檻相對(duì)不高，在制造過(guò)程中能夠代替人工檢測(cè)，滿足多數(shù)場(chǎng)合的要求。但對(duì)于大幅面或復(fù)雜結(jié)構(gòu)物體的視覺(jué)檢測(cè)，由于受到視場(chǎng)和分辨率（或精度）的相互制約，或生產(chǎn)節(jié)拍對(duì)檢測(cè)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(cè)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(cè)系統(tǒng)的通用架構(gòu)...

CCD視覺(jué)檢測(cè)定位系統(tǒng)，成為新工業(yè)趨勢(shì)。如今的市場(chǎng)，大家都看得到，在制造業(yè)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)有激烈，隨著生產(chǎn)速度的加快和用戶要求的日益提升，保證連續(xù)穩(wěn)定的產(chǎn)品質(zhì)量對(duì)制造業(yè)至關(guān)重要。以前單純的靠機(jī)械卡位，來(lái)進(jìn)行定位的制作流程，也因不斷提高的產(chǎn)品工藝要求所淘汰。眾班科技研發(fā)的CCD視覺(jué)檢測(cè)定位系統(tǒng)使用圖像傳感器替代人眼，，從而保證產(chǎn)品在制作流程中始終保持在一個(gè)固定位置，較大的保證了后續(xù)印刷、貼標(biāo)等工藝的精度，提高客戶的信賴和滿意度。視覺(jué)檢測(cè)是指通過(guò)機(jī)器視覺(jué)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)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，CCD視覺(jué)檢測(cè)定位系統(tǒng)就是用...

CCD機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)在工業(yè)產(chǎn)品檢測(cè)上的優(yōu)勢(shì)：1、CCD機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備是一種非接觸測(cè)量方法，可以避免對(duì)被測(cè)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(cè)物的場(chǎng)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(jué)技術(shù)的尺寸測(cè)量具有良好的連續(xù)性和高精度，CCD提高了工業(yè)在線測(cè)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(jué)檢測(cè)設(shè)備，從效率上可以降低工業(yè)品企業(yè)檢測(cè)成本。將原本流水線多人檢測(cè)不同項(xiàng)目用一臺(tái)設(shè)備完成。原本5-6人的檢測(cè)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(jué)在工業(yè)品檢測(cè)方面有其獨(dú)特的技術(shù)...

邊緣檢測(cè)算法的基本步驟如下：1、濾波:邊緣檢測(cè)算法主要是基于圖象強(qiáng)度的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但導(dǎo)數(shù)的計(jì)算對(duì)噪聲很敏感，因此必須使用濾波器來(lái)改善與噪聲有關(guān)的邊緣檢測(cè)器的性能。2、增強(qiáng):增強(qiáng)邊緣的基礎(chǔ)是確定圖象各點(diǎn)鄰域強(qiáng)度的變化值。增強(qiáng)算法可以將鄰域(或局部)強(qiáng)度值有較大變化的點(diǎn)突顯出來(lái)。3、檢測(cè):在圖象中有許多點(diǎn)的梯度幅值比較大，而這些點(diǎn)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(lái)確定哪些點(diǎn)是邊緣點(diǎn)。常采用梯度幅值Ill值判據(jù)。4、定位:如果某一應(yīng)用場(chǎng)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(lái)估計(jì)，邊緣的方位也可以被估計(jì)出來(lái)。在用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行尺寸測(cè)量時(shí)，這四步必不可少，尤其必...