深度學(xué)習(xí)在視覺應(yīng)用的三個(gè)重要部分，即目標(biāo)分類、目標(biāo)檢測、語義分割這三個(gè)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(gè)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(gè)重要點(diǎn)。實(shí)際上，如果要機(jī)器實(shí)現(xiàn)自動分類，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(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，并不準(zhǔn)確。對于這樣的情況，就需要目標(biāo)檢測模型，目標(biāo)檢測模型可以識別一張圖片的多個(gè)物體，并可以定位出不同物體并且給出邊界框。目標(biāo)檢測在很多場景有用，如無人駕駛和安防系統(tǒng)。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測的算法多用模板匹配完成，但是模板匹配針對復(fù)雜場景下下的識別并不良好，特別是在光照情況不穩(wěn)定物體有遮擋的情況下算法的魯棒性如何確保一直是傳統(tǒng)視覺算法的一個(gè)難題。平面條紋光源在玻璃類產(chǎn)品外觀檢測中如何運(yùn)用？CCD自動定位對位系統(tǒng)廠家
在如今機(jī)器視覺表面瑕疵檢測系統(tǒng)主流的還是黑白系統(tǒng)的。客戶在購買瑕疵檢測系統(tǒng)的時(shí)候，主要想了解的是什么瑕疵檢測系統(tǒng)，瑕疵檢測能力、準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性、以及檢測效率，能夠快速清晰的成像對比以及企業(yè)長期技術(shù)的視覺檢測技術(shù)的積累，才是瑕疵檢測系統(tǒng)達(dá)到比較高性能的基礎(chǔ)。在技術(shù)方面，無需濾光片的黑白單線CCD（單條感光片）成像可以為精確地反映目標(biāo)材料原有的視覺特征（色彩信息除外）和細(xì)節(jié)，在大部分應(yīng)用場景中，檢測材料的色彩信息對于缺陷的檢測和分類并沒有什么影響，所以作為機(jī)器視覺檢測行業(yè)的常識，要從缺陷檢測效果方面去考慮，整體總結(jié)下來，黑白單線CCD才是缺陷在線檢測系統(tǒng)的比較好選擇。眾班科技瑕疵檢測正是基于黑白單線CCD相機(jī)研發(fā)，研發(fā)出了三彩色（R,G,B）檢測通道的彩色檢測系統(tǒng)，從缺陷檢測成效角度出發(fā)，為客戶提供了多種檢測方案。目前彩色CCD有三種實(shí)現(xiàn)方案：應(yīng)用棱鏡分光三CCD彩色相機(jī)、雙線CCD相機(jī)（BayerPattern彩色CCD）及三線CCD相機(jī)。由于棱鏡分光三CCD彩色相機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜。價(jià)格高以及對極度敏感，暫時(shí)沒有缺陷檢測系統(tǒng)采用該方案來實(shí)現(xiàn)彩色檢測。四川CCD機(jī)器視覺系統(tǒng)研發(fā)廠家什么是無序抓取技術(shù)？
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(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)境下的字符識別，在當(dāng)今還沒有人敢說自己能做的很好?，F(xiàn)在大家都很少會把目光還放在如何對電子文檔的文字識別該怎么進(jìn)一步提高準(zhǔn)確率了，因?yàn)樗麄儼涯抗夥旁诟刑魬?zhàn)性的領(lǐng)域。OCR傳統(tǒng)方法在應(yīng)對復(fù)雜圖文場景的文字識別顯得力不從心，越來越多人把精力都放在研究如何把文字在復(fù)雜場景讀出來，并且讀得準(zhǔn)確作為研究課題，用學(xué)界術(shù)語來說，就是場景文本識別（文字檢測+文字識別）。
測量。在測量應(yīng)用中，機(jī)器視覺系統(tǒng)通過計(jì)算被測物上兩個(gè)或以上的點(diǎn)或者幾何位置之間的距離來進(jìn)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(jī)器控制器發(fā)送一個(gè)未通過信號，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)元件移動經(jīng)過相機(jī)視場時(shí)，固定式相機(jī)將會采集該元件的圖像，然后，機(jī)器視覺系統(tǒng)將使用軟件來計(jì)算圖像中不同點(diǎn)之間的距離，如圖5所示。機(jī)器視覺比較大的特點(diǎn)就是可以實(shí)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(jī)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）及元件標(biāo)簽和包裝上印刷的字符來識別元件，光學(xué)字符識別（OCR）系統(tǒng)能夠讀取字母數(shù)字字符，而光學(xué)字符驗(yàn)證（OCV）系統(tǒng)則能夠確認(rèn)字符串的存在性，如圖6所示。另外，機(jī)器視覺系統(tǒng)還可以通過定位獨(dú)特的圖案來識別元件，或者基于顏色、形狀或尺寸來識別元件。 視覺系統(tǒng)優(yōu)劣的關(guān)鍵取決于什么？
1.照明是影響機(jī)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(jī)器視覺光源照明設(shè)備，所以針對每個(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)器視覺系統(tǒng)的一個(gè)部件，但是它扮演一個(gè)非常重要的角色；圖像采集卡直接決定了攝像頭的接口：黑白、彩色、模擬、數(shù)字等。比較典型的是PCI或AGP兼容的捕獲卡，可以將圖像迅速地傳送到計(jì)算機(jī)存儲器進(jìn)行處理，有些采集卡有內(nèi)置的多路開關(guān)。5.視覺處理器視覺處理器集采集卡與處理器與一體。以往計(jì)算機(jī)速度較慢時(shí)，采用視覺處理器加快視覺處理任務(wù)，現(xiàn)在由于采集卡可以快速傳輸圖像到存儲器，而且計(jì)算機(jī)也快多了，所以現(xiàn)在視覺處理器用的較少了。 西南地區(qū)機(jī)器視覺的市場成熟嗎？云南機(jī)器視覺系統(tǒng)研發(fā)
一個(gè)典型的機(jī)器視覺系統(tǒng)包括哪些部分？CCD自動定位對位系統(tǒng)廠家
OCR流程現(xiàn)在就來整理一下常見的OCR流程，為了方便描述，那就舉文檔中的字符識別為例子來展開說明吧。假如輸入系統(tǒng)的圖像是一頁文本，那么識別時(shí)的首先是判斷頁面上的文本朝向，因?yàn)槲覀兊玫降倪@頁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。然后我們要對文檔版面進(jìn)行分析，對每一行進(jìn)行行分割，把每一行的文字切割下來，再對每一行文本進(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識別模型進(jìn)行字符識別，得到結(jié)果。但是模型識別結(jié)果往往是不太準(zhǔn)確的，我們需要對其進(jìn)行識別結(jié)果的矯正和優(yōu)化，比如我們可以設(shè)計(jì)一個(gè)語法檢測器，去檢測字符的組合邏輯是否合理。比如，考慮單詞Because，我們設(shè)計(jì)的識別模型把它識別為8ecause，那么我們就可以用語法檢測器去糾正這種拼寫錯(cuò)誤，并用B代替8并完成識別矯正。這樣子，整個(gè)OCR流程就走完了。從大的模塊總結(jié)而言，一套OCR流程可以分為：版面分析->預(yù)處理->行列切割->字符識別->后處理識別矯正從上面的流程圖可以看出，要做字符識別并不是單純一個(gè)OCR模塊就能實(shí)現(xiàn)的（如果單純的OCR模塊，識別率相當(dāng)?shù)停?。CCD自動定位對位系統(tǒng)廠家
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