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。基于人工智能的視覺(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...

目前，在新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)和新型技術(shù)不斷崛起的背景下，生產(chǎn)出品質(zhì)高且價(jià)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(lái)在國(guó)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(wèn)題。傳統(tǒng)意義上的生產(chǎn)需要設(shè)備處于時(shí)常工作狀態(tài)以便于隨時(shí)檢測(cè)，然而這樣的工作方式導(dǎo)致了設(shè)備在一定的時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)設(shè)備閑置的現(xiàn)象，浪費(fèi)了生產(chǎn)資源并無(wú)法實(shí)現(xiàn)可靠的自動(dòng)化生產(chǎn)；還有一個(gè)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(duì)于其尺寸精度的測(cè)量人們大多數(shù)都通過(guò)自己的主觀意識(shí)或者粗淺的測(cè)試方法去判別零部件尺寸是否合格，這樣的判斷方式檢測(cè)出的精度根本滿足不了客戶的需求?；谏鲜鲋T多問(wèn)題的提出，一種基于機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方法應(yīng)運(yùn)而生，此概念的提出為生...

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)...

這是三個(gè)定位點(diǎn)，圖形旋轉(zhuǎn)也不影響識(shí)別?，F(xiàn)在常見(jiàn)的二維碼是OR二維碼（OR是一種碼制），我們便以它為例。我們看一個(gè)二維碼，較早看到的當(dāng)然是幾何圖形。這些圖形中，藏了不少重要的“部件”。首先，OR二維碼的三個(gè)“角”上有三個(gè)方塊，它叫位置探測(cè)圖形。有了這三個(gè)點(diǎn)，不管是從哪個(gè)方向讀取二維碼，信息都可以被識(shí)別。即使將二維碼圖形旋轉(zhuǎn)，也可以識(shí)別。也許你會(huì)問(wèn)，為什么不是四個(gè)角上都有方塊呢？事實(shí)上，是可以設(shè)更多的點(diǎn)，但幾何知識(shí)告訴我們，3點(diǎn)就可以確定一個(gè)平面，節(jié)省出的一個(gè)角可以嵌入更多信息。另外，二維碼上還有一些圖形混雜在幾何圖形中，是肉眼看不出來(lái)的，比如定位圖形和分隔符。定位圖形就是圖中連接三個(gè)位置...

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?，F(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...

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...

（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...

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...

定位和引導(dǎo)定位是機(jī)器視覺(jué)的基本應(yīng)用。在任何機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用中，無(wú)論是簡(jiǎn)單的裝配檢測(cè)，還是復(fù)雜的3D機(jī)器人箱子拾取應(yīng)用，通常第一步都是采用圖案匹配技術(shù)定位相機(jī)視場(chǎng)內(nèi)的目標(biāo)物品或特征。目標(biāo)物品的定位往往決定機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用的成敗。引導(dǎo)就是使用機(jī)器視覺(jué)來(lái)報(bào)告元件的位置和方向。需要引導(dǎo)的原因有許多：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。其次，引導(dǎo)可用于在二維（2D）或三維（3D）空間內(nèi)將元件的位置和方向報(bào)告給機(jī)器或機(jī)器控制器，讓機(jī)器能夠定位元件或機(jī)器，以便將元件對(duì)位。2.檢測(cè)。檢測(cè)是機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)領(lǐng)域中主要的應(yīng)用...

高速圖像數(shù)據(jù)處理與軟件開(kāi)發(fā)是自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)的主要技術(shù)。由于自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)是以圖像傳感獲取被測(cè)信息，數(shù)據(jù)量大，尤其是高速在線檢測(cè)，圖像數(shù)據(jù)有時(shí)是海量的，為滿足生產(chǎn)節(jié)拍需求，必須采用高速數(shù)據(jù)處理技術(shù)。常用的方法有共享內(nèi)存式的多線程處理，共享內(nèi)存或分布式內(nèi)存多進(jìn)程處理等；在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)上采用分布式計(jì)算機(jī)集群，把巨大的圖像分時(shí)、分塊分割成小塊數(shù)據(jù)流，分散到集群系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)處理。對(duì)于耗時(shí)復(fù)雜的算法，有時(shí)單靠計(jì)算機(jī)CPU很難滿足時(shí)間要求，這時(shí)還需配備硬件處理技術(shù)，如采用DSP、GPU和FPGA等硬件處理模塊，與CPU協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)快速?gòu)?fù)雜的計(jì)算難題。近幾年來(lái)，尤其我國(guó)2015年發(fā)布《中國(guó)制造2025》發(fā)...

引導(dǎo)還可用于與其他機(jī)器視覺(jué)工具進(jìn)行對(duì)位，這是機(jī)器視覺(jué)一個(gè)非常強(qiáng)大的功能。因?yàn)樵谏a(chǎn)過(guò)程中，元件可能是以未知的方向呈現(xiàn)到相機(jī)面前的。通過(guò)定位元件，并將其他機(jī)器視覺(jué)工具與該元件對(duì)位，機(jī)器視覺(jué)能夠?qū)崿F(xiàn)工具自動(dòng)定位。這涉及到元件關(guān)鍵特征的定位，以確?？ǔ?、Blob、邊線或其他視覺(jué)軟件工具的精確定位，進(jìn)而讓它們能夠與元件正確互動(dòng)。這種方法讓制造商能夠在同一生產(chǎn)線上生產(chǎn)多種產(chǎn)品，從而減少了檢驗(yàn)過(guò)程中用于保持元件位置的昂貴硬膜的需要。有時(shí)，引導(dǎo)還需要進(jìn)行幾何圖案匹配。圖案匹配工具在保證每次可靠定位元件的同時(shí)，還必須能夠應(yīng)對(duì)較大的對(duì)比度和光線變化，以及尺度變化、旋轉(zhuǎn)和其他因素。這是因?yàn)椋瑘D案匹配所...

CCD視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)就是用工業(yè)相機(jī)代替人眼睛去完成識(shí)別、測(cè)量、定位、判斷等功能。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)。圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來(lái)抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作。是用于生產(chǎn)、裝配或包裝的有價(jià)值的機(jī)制。它在檢測(cè)缺陷和防止缺陷產(chǎn)品的功能方面具有不可估量的價(jià)值。配置CCD自動(dòng)檢測(cè)定位+6關(guān)節(jié)機(jī)器人的CCD視覺(jué)系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于電子連接器（沖壓）生產(chǎn)制造行業(yè)，連接器平整度和正位度檢測(cè)。在大批量工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，用人工視覺(jué)檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法...

如果按識(shí)別的內(nèi)容來(lái)分類，也就是按照識(shí)別的語(yǔ)言的分類的話，那么要識(shí)別的內(nèi)容將是人類的所有語(yǔ)言（漢語(yǔ)、英語(yǔ)、德語(yǔ)、法語(yǔ)等）。如果按照我們國(guó)人的需求，那識(shí)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(diǎn)符號(hào)。根據(jù)要識(shí)別的內(nèi)容不同，識(shí)別的難度也各不相同。簡(jiǎn)單而言，識(shí)別數(shù)字是比較簡(jiǎn)單了，畢竟要識(shí)別的字符只有0~9，而英文字母識(shí)別要識(shí)別的字符有26個(gè)（如果算上大小寫(xiě)的話那就52個(gè)），而中文識(shí)別，要識(shí)別的字符高達(dá)數(shù)千個(gè)（二級(jí)漢字一共6763個(gè)）！因?yàn)闈h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(shí)別出來(lái)，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(shí)別...

手機(jī)等移動(dòng)電子產(chǎn)品的玻璃蓋板的表面缺陷檢測(cè)，是當(dāng)下機(jī)器視覺(jué)的熱點(diǎn)應(yīng)用，也是難點(diǎn)應(yīng)用之一。針對(duì)玻璃蓋板表面的劃痕，分別使用普通線形光源和交叉線形光源對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)（光源架設(shè)方向與運(yùn)動(dòng)方向垂直）。使用普通線光源檢測(cè)“橫向劃痕”時(shí)缺陷可見(jiàn)，使用普通線光源檢測(cè)“縱向劃痕”時(shí)缺陷不可見(jiàn)，使用交叉線光源檢測(cè)“縱向劃痕”時(shí)缺陷可見(jiàn)。因此，在實(shí)際檢測(cè)過(guò)程中，將普通線光源和交叉線光源配合使用，可以很好地檢出玻璃蓋板上的橫豎劃痕。這種方法可用于檢測(cè)玻璃蓋板、薄膜、金屬面等產(chǎn)品上的劃痕和條紋等缺陷。平面無(wú)影光源能提供高均勻度的漫射照明，可以消除產(chǎn)品表面不平整形成的干擾，成像效果與“圓頂+同軸光源組合”類似，且...

先談一談字符模板那匹配法。字符模板匹配法看起來(lái)很蠢，但是在一些應(yīng)用上可能卻很湊效。比如在對(duì)電表數(shù)字進(jìn)行識(shí)別時(shí)，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(shí)別難度不高。針對(duì)這種簡(jiǎn)單的識(shí)別場(chǎng)景，我們首先考慮的識(shí)別策略當(dāng)然是簡(jiǎn)單的模板匹配法。模板匹配法只限于一些很簡(jiǎn)單的場(chǎng)景，但對(duì)于稍微復(fù)雜的場(chǎng)景，那就不太實(shí)用了。那此時(shí)我們可以采取OCR的一般方法，即特征設(shè)計(jì)、特征提取、分類得出結(jié)果的計(jì)算機(jī)視覺(jué)通用的技巧。在這里簡(jiǎn)單說(shuō)一下這里常見(jiàn)的方法。第一步是特征設(shè)計(jì)和提取，我們現(xiàn)在識(shí)別的目標(biāo)是字符，所以我們要為字符設(shè)計(jì)它獨(dú)有的的特征，來(lái)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...

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...

機(jī)器視覺(jué)作為一項(xiàng)新興技術(shù)，近年來(lái)已經(jīng)逐步被行業(yè)用戶所接受。其高效、高速、高可靠性等技術(shù)優(yōu)勢(shì)，使其逐漸成為自動(dòng)化檢測(cè)行業(yè)的新寵。從組成結(jié)構(gòu)來(lái)分類，典型的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可分為兩大類：PC式或稱板卡式機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)（PC－BasedVisionSystem），以及嵌入式機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，亦稱“智能相機(jī)”（SmartCamera）或“視覺(jué)傳感器”（VisionSensor）。那么兩大類機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)是其中一類略勝一籌？還是兩者平分秋色呢？（PC）的視覺(jué)系統(tǒng)，一般由光源、光學(xué)鏡頭、CCD或CMOS相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件以及一臺(tái)PC機(jī)構(gòu)成?；赑C的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用系統(tǒng)尺寸較大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，開(kāi)發(fā)周期較...

（1）視覺(jué)系統(tǒng)將從基于PC的板級(jí)式向更小型的智能相機(jī)發(fā)展隨著半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展，工業(yè)相機(jī)的圖像傳感器將逐漸從CCD到CMOS的轉(zhuǎn)變，這將極大地簡(jiǎn)化了工業(yè)相機(jī)設(shè)計(jì)，使其更容易小型化和集成化。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)將從復(fù)雜龐大的基于PC的板級(jí)式系統(tǒng)向嵌入更多功能、更小型的智能相機(jī)系統(tǒng)發(fā)展。（2）視覺(jué)技術(shù)從2D向3D發(fā)展傳統(tǒng)的工業(yè)相機(jī)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(duì)精確度和自動(dòng)化的要求越來(lái)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(shí)別和3D測(cè)量難題，同時(shí)還能實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的人機(jī)交互功能，受到越來(lái)越普遍的應(yīng)用。目前，工業(yè)領(lǐng)域主流的3D視覺(jué)技術(shù)方案主要有三種：飛行時(shí)間（...

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...

機(jī)器視覺(jué)作為一項(xiàng)新興技術(shù)，近年來(lái)已經(jīng)逐步被行業(yè)用戶所接受。其高效、高速、高可靠性等技術(shù)優(yōu)勢(shì)，使其逐漸成為自動(dòng)化檢測(cè)行業(yè)的新寵。從組成結(jié)構(gòu)來(lái)分類，典型的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可分為兩大類：PC式或稱板卡式機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)（PC－BasedVisionSystem），以及嵌入式機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，亦稱“智能相機(jī)”（SmartCamera）或“視覺(jué)傳感器”（VisionSensor）。那么兩大類機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)是其中一類略勝一籌？還是兩者平分秋色呢？（PC）的視覺(jué)系統(tǒng)，一般由光源、光學(xué)鏡頭、CCD或CMOS相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件以及一臺(tái)PC機(jī)構(gòu)成?；赑C的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用系統(tǒng)尺寸較大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，開(kāi)發(fā)周期較...

一個(gè)真正通用的無(wú)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(shí)內(nèi)完成配置；其次，這個(gè)系統(tǒng)需要提供穩(wěn)定可靠的3D視覺(jué)識(shí)別定位、碰撞檢測(cè)和機(jī)器人路徑規(guī)劃算法，只需要很少或根本不需要進(jìn)行調(diào)優(yōu)就可以進(jìn)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(duì)基于3D視覺(jué)的智能制造系統(tǒng)的需求也越來(lái)越旺盛。未來(lái)，眾班科技會(huì)持續(xù)加大研發(fā)投入，聚焦3D視覺(jué)感知的技術(shù)，積蓄發(fā)展強(qiáng)大動(dòng)能，以前端企業(yè)為目標(biāo)，著力打造自己的3D視覺(jué)類產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)品牌。 機(jī)器視覺(jué)相比于人工的優(yōu)勢(shì)有哪些？成都機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)生產(chǎn) 引導(dǎo)還可用于與其他機(jī)器視覺(jué)工具進(jìn)行對(duì)位，這是...

OCR分類。如果要給OCR進(jìn)行分類，我覺(jué)得可以分為兩類：手寫(xiě)體識(shí)別和印刷體識(shí)別。這兩個(gè)可以認(rèn)為是OCR領(lǐng)域兩個(gè)大主題了，當(dāng)然印刷體識(shí)別較手寫(xiě)體識(shí)別要簡(jiǎn)單得多，我們也能從直觀上理解，印刷體大多都是規(guī)則的字體，因?yàn)檫@些字體都是計(jì)算機(jī)自己生成再通過(guò)打印技術(shù)印刷到紙上。在印刷體的識(shí)別上有其獨(dú)特的干擾：在印刷過(guò)程中字體很可能變得斷裂或者墨水粘連，使得OCR識(shí)別異常困難。當(dāng)然這些都可以通過(guò)一些圖像處理的技術(shù)幫他盡可能的還原，進(jìn)而提高識(shí)別率?？偟膩?lái)說(shuō)，單純的印刷體識(shí)別在業(yè)界已經(jīng)能做到很不錯(cuò)了，但說(shuō)100%識(shí)別是肯定不可能的，但是說(shuō)識(shí)別得不錯(cuò)那是沒(méi)毛病。印刷體已經(jīng)識(shí)別得不錯(cuò)了，那么手寫(xiě)體呢？手寫(xiě)體...

自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)（automatedopticalinspection,AOI）技術(shù)，也稱為機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)（machinevisioninspection,MVI）技術(shù)或自動(dòng)視覺(jué)檢測(cè)（automatedvisualinspection,AVI）技術(shù)。在有些行業(yè)，如平板顯示、半導(dǎo)體、太陽(yáng)能等制造行業(yè)，AOI這一術(shù)語(yǔ)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(xì)微差別的。從狹義上來(lái)說(shuō)，MVI是一種集成了圖像傳感技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)，在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，執(zhí)行測(cè)量、檢測(cè)、識(shí)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(jī)，或者一個(gè)復(fù)雜的...

如果按識(shí)別的內(nèi)容來(lái)分類，也就是按照識(shí)別的語(yǔ)言的分類的話，那么要識(shí)別的內(nèi)容將是人類的所有語(yǔ)言（漢語(yǔ)、英語(yǔ)、德語(yǔ)、法語(yǔ)等）。如果按照我們國(guó)人的需求，那識(shí)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(diǎn)符號(hào)。根據(jù)要識(shí)別的內(nèi)容不同，識(shí)別的難度也各不相同。簡(jiǎn)單而言，識(shí)別數(shù)字是比較簡(jiǎn)單了，畢竟要識(shí)別的字符只有0~9，而英文字母識(shí)別要識(shí)別的字符有26個(gè)（如果算上大小寫(xiě)的話那就52個(gè)），而中文識(shí)別，要識(shí)別的字符高達(dá)數(shù)千個(gè)（二級(jí)漢字一共6763個(gè)）！因?yàn)闈h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(shí)別出來(lái)，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(shí)別...

自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)（automatedopticalinspection,AOI）技術(shù)，也稱為機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)（machinevisioninspection,MVI）技術(shù)或自動(dòng)視覺(jué)檢測(cè)（automatedvisualinspection,AVI）技術(shù)。在有些行業(yè)，如平板顯示、半導(dǎo)體、太陽(yáng)能等制造行業(yè)，AOI這一術(shù)語(yǔ)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(xì)微差別的。從狹義上來(lái)說(shuō)，MVI是一種集成了圖像傳感技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)，在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，執(zhí)行測(cè)量、檢測(cè)、識(shí)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(jī)，或者一個(gè)復(fù)雜的...

引導(dǎo)還可用于與其他機(jī)器視覺(jué)工具進(jìn)行對(duì)位，這是機(jī)器視覺(jué)一個(gè)非常強(qiáng)大的功能。因?yàn)樵谏a(chǎn)過(guò)程中，元件可能是以未知的方向呈現(xiàn)到相機(jī)面前的。通過(guò)定位元件，并將其他機(jī)器視覺(jué)工具與該元件對(duì)位，機(jī)器視覺(jué)能夠?qū)崿F(xiàn)工具自動(dòng)定位。這涉及到元件關(guān)鍵特征的定位，以確?？ǔ摺lob、邊線或其他視覺(jué)軟件工具的精確定位，進(jìn)而讓它們能夠與元件正確互動(dòng)。這種方法讓制造商能夠在同一生產(chǎn)線上生產(chǎn)多種產(chǎn)品，從而減少了檢驗(yàn)過(guò)程中用于保持元件位置的昂貴硬膜的需要。有時(shí)，引導(dǎo)還需要進(jìn)行幾何圖案匹配。圖案匹配工具在保證每次可靠定位元件的同時(shí)，還必須能夠應(yīng)對(duì)較大的對(duì)比度和光線變化，以及尺度變化、旋轉(zhuǎn)和其他因素。這是因?yàn)椋瑘D案匹配所...

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...

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?，F(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...

CCD視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)就是用工業(yè)相機(jī)代替人眼睛去完成識(shí)別、測(cè)量、定位、判斷等功能。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)。圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來(lái)抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作。是用于生產(chǎn)、裝配或包裝的有價(jià)值的機(jī)制。它在檢測(cè)缺陷和防止缺陷產(chǎn)品的功能方面具有不可估量的價(jià)值。配置CCD自動(dòng)檢測(cè)定位+6關(guān)節(jié)機(jī)器人的CCD視覺(jué)系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于電子連接器（沖壓）生產(chǎn)制造行業(yè)，連接器平整度和正位度檢測(cè)。在大批量工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，用人工視覺(jué)檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法...

OCR分類。如果要給OCR進(jìn)行分類，我覺(jué)得可以分為兩類：手寫(xiě)體識(shí)別和印刷體識(shí)別。這兩個(gè)可以認(rèn)為是OCR領(lǐng)域兩個(gè)大主題了，當(dāng)然印刷體識(shí)別較手寫(xiě)體識(shí)別要簡(jiǎn)單得多，我們也能從直觀上理解，印刷體大多都是規(guī)則的字體，因?yàn)檫@些字體都是計(jì)算機(jī)自己生成再通過(guò)打印技術(shù)印刷到紙上。在印刷體的識(shí)別上有其獨(dú)特的干擾：在印刷過(guò)程中字體很可能變得斷裂或者墨水粘連，使得OCR識(shí)別異常困難。當(dāng)然這些都可以通過(guò)一些圖像處理的技術(shù)幫他盡可能的還原，進(jìn)而提高識(shí)別率。總的來(lái)說(shuō)，單純的印刷體識(shí)別在業(yè)界已經(jīng)能做到很不錯(cuò)了，但說(shuō)100%識(shí)別是肯定不可能的，但是說(shuō)識(shí)別得不錯(cuò)那是沒(méi)毛病。印刷體已經(jīng)識(shí)別得不錯(cuò)了，那么手寫(xiě)體呢？手寫(xiě)體...