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機器視覺(jué)
機器視覺(jué) 文章 進(jìn)入機器視覺(jué)技術(shù)社區
細節捕手：Teledyne DALSA Linea Lite 8k相機的超清探索
- 隨著(zhù)工業(yè)自動(dòng)化和智能制造的快速發(fā)展，對精密檢測技術(shù)的需求日益增長(cháng)。在這一背景下，機器視覺(jué)技術(shù)因其在提高生產(chǎn)效率、確保產(chǎn)品質(zhì)量方面的關(guān)鍵作用而受到廣泛關(guān)注。特別是在電子制造、新能源、食品加工、材料檢測等領(lǐng)域，高分辨率、高速度的成像設備成為了提升競爭力的關(guān)鍵。在這樣的行業(yè)背景下，Teledyne DALSA的Linea Lite 8k超分辨率線(xiàn)掃相機應運而生，以其卓越的成像技術(shù)和緊湊的設計，在工業(yè)視覺(jué)檢測領(lǐng)域中扮演著(zhù)關(guān)鍵角色。Linea Lite 8k超分辨率線(xiàn)掃相機Linea Lite 8k超分辨率線(xiàn)掃相機
- 關(guān)鍵字： 精密檢測 機器視覺(jué) 線(xiàn)掃相機
高性能圖像傳感器如何選？關(guān)鍵在于這7大維度
- 根據 Expert Market Research 的報告，2023 年全球機器視覺(jué)市場(chǎng)規模達到了約 108.8 億美元。預計 2024 年至 2032 年期間，該市場(chǎng)將以 7.90% 的復合年增長(cháng)率 (CAGR) 增長(cháng)，到 2032 年將達到近 215.1 億美元的規模。工業(yè) 4.0 和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 等先進(jìn)創(chuàng )新技術(shù)的采用和實(shí)施，是推動(dòng)機器視覺(jué)市場(chǎng)增長(cháng)的主要動(dòng)力之一。為了能推進(jìn)實(shí)時(shí)決策、提高生產(chǎn)效率和自動(dòng)化水平，各行各業(yè)都越來(lái)越關(guān)注裝備計算機視覺(jué)設備、嵌入式軟件、
- 關(guān)鍵字： 機器視覺(jué) 圖像傳感器 HDR
機器視覺(jué)如何辨別「黑白」
- 傳統的機器視覺(jué)通常包括兩個(gè)步驟 —— 預處理和物體檢測。而溝通二者的橋梁則是圖像分割（Image Segmentation）。圖像分割通過(guò)簡(jiǎn)化或改變圖像的表示形式，使得圖像更易于分析。舉個(gè)例子，食品加工廠(chǎng)新進(jìn)了一批肉雞，想通過(guò)視覺(jué)檢測其美味程度。機器在預處理優(yōu)化完圖像之后，要先把圖像中的雞肉和背景分開(kāi)，并對感興趣的區域單獨進(jìn)行分析，才能做出快速準確的判斷。食品加工廠(chǎng)的視覺(jué)處理然而，圖像分割對愚蠢的AI來(lái)說(shuō)并不容易。聰明的人類(lèi)一眼就能看出下圖中哪些東西能吃、哪些不能吃。但計算機要把這些東西分開(kāi)卻得花費一番功
- 關(guān)鍵字： 機器視覺(jué) 圖像分割 全局閾值 局部閾值 二值化
AI+機器視覺(jué)成趨勢，圖文詳解N大應用場(chǎng)景
- 機器視覺(jué)廣泛應用于工業(yè)領(lǐng)域，涵蓋眾多應用場(chǎng)景。在制造業(yè)中，利用機器視覺(jué)執行的任務(wù)有：對子組件進(jìn)行最終檢查，查驗零件有無(wú)潛在制造缺陷等等。在自動(dòng)化領(lǐng)域，機器視覺(jué)在引導機器人方面發(fā)揮著(zhù)重要作用。此外，它還用于驗證數據矩陣碼、檢查食品包裝和讀取條形碼。機器視覺(jué)白皮書(shū)將全面介紹機器視覺(jué)系統及市場(chǎng)，本文為第一部分，將重點(diǎn)介紹系統用途、市場(chǎng)趨勢、系統實(shí)現。系統用途機器視覺(jué)利用攝像頭從環(huán)境中收集視覺(jué)數據，然后通過(guò)硬件和軟件聯(lián)合處理這些數據，將數據轉換為適合各種應用的格式。機器視覺(jué)技術(shù)經(jīng)常采用專(zhuān)門(mén)的光學(xué)元件來(lái)捕獲圖像，以
- 關(guān)鍵字： 安森美 AI 機器視覺(jué)
以高性能圖像傳感器加速機器視覺(jué)應用落地
- 根據Expert Market Research的報告，2023 年全球機器視覺(jué)市場(chǎng)規模達到了約 108.8 億美元。預計 2024 年至 2032 年期間，該市場(chǎng)將以 7.90% 的復合年增長(cháng)率 (CAGR) 增長(cháng)，到 2032 年將達到近 215.1 億美元的規模。工業(yè) 4.0 和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 等先進(jìn)創(chuàng )新技術(shù)的采用和實(shí)施，是推動(dòng)機器視覺(jué)市場(chǎng)增長(cháng)的主要動(dòng)力之一。為了能推進(jìn)實(shí)時(shí)決策、提高生產(chǎn)效率和自動(dòng)化水平，各行各業(yè)都越來(lái)越關(guān)注裝備計算機視覺(jué)設備、嵌入式軟件、先進(jìn)傳感器和機器人的智能工廠(chǎng)，從而
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VisionChina2024（上海）機器視覺(jué)展圓滿(mǎn)閉幕，共繪工業(yè)智能化新藍圖
- 2024年7月10日，由機器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主辦，慕尼黑展覽（上海）有限公司承辦，為期三天的中國（上海）機器視覺(jué)展暨機器視覺(jué)技術(shù)及工業(yè)應用研討會(huì )【VisionChina2024（上海）】在上海新國際博覽中心圓滿(mǎn)閉幕！現場(chǎng)人頭攢動(dòng)，國際交流的熱烈氛圍如同盛夏的烈日般熾熱，各國參展商與觀(guān)眾之間，大模型、通用機器視覺(jué)、工業(yè)元宇宙成為共通的語(yǔ)言，AI+視覺(jué)系統的應用也將繼續引領(lǐng)機器視覺(jué)行業(yè)高速的發(fā)展。今年，展示面積再創(chuàng )新高，近30,000㎡，國內外機器視覺(jué)參展企業(yè)近300家。VisionChina2024（上海）與慕
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CMVU在上海成功召開(kāi)了第十二屆機器視覺(jué)標準會(huì )議（CVSM）
- 2024年7月10日，CMVU在上海成功召開(kāi)了第十二屆機器視覺(jué)標準會(huì )議（CVSM）。本次會(huì )議由“系統組”進(jìn)行了《外觀(guān)檢測機器視覺(jué)系統測評標準（暫定名）》團體標準的第二次討論。本標準由北京阿丘科技有限公司牽頭編制，旨在針對外觀(guān)檢測應用，從定義系統評價(jià)指標、提出測試樣本制備標準方法、規范系統驗收流程三個(gè)方面，為視覺(jué)系統供應商、設備商與最終用戶(hù)提供一套兼具科學(xué)性與可操作性的視覺(jué)系統效能綜合測評與驗收方案。同時(shí)CMVU標委會(huì )決定，即日開(kāi)啟“高速相機”術(shù)語(yǔ)定義與測試測評新團體標準的技術(shù)論證工作。
- 關(guān)鍵字： CMVU 機器視覺(jué) CVSM
VisionChina2024（上海）機器視覺(jué)展盛大開(kāi)幕！
- 2024年7月8日，中國（上海）機器視覺(jué)展覽會(huì )暨機器視覺(jué)技術(shù)及工業(yè)應用研討會(huì )【VisionChina2024（上海）】在上海新國際博覽中心E1、E2館盛大開(kāi)幕。此次盛會(huì )由機器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CMVU）主辦，慕尼黑展覽（上海）有限公司承辦，匯聚了近300家業(yè)界翹楚，共同探索機器視覺(jué)技術(shù)的創(chuàng )新與發(fā)展。展區規模翻倍，行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)齊聚本屆VisionChina2024（上海）機器視覺(jué)展實(shí)現了規模上的重大突破，邁上了新的歷史臺階。從歷屆的一個(gè)半展館華麗升級，擴展至如今兩個(gè)完整的展館（E1、E2），更將展區面積大幅度提
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工業(yè)質(zhì)檢市場(chǎng)增速，AI智能機器視覺(jué)行業(yè)受益
- 機器視覺(jué)是AI的一個(gè)分支，它主要是通過(guò)光學(xué)裝置和非接觸的傳感器自動(dòng)地接收和處理一個(gè)真實(shí)物體的圖像，并以此來(lái)獲取所需信息或用于控制機器的運動(dòng)。通過(guò)于此，機器視覺(jué)用機器代替人眼來(lái)做測量和判斷。機器視覺(jué)技術(shù)的應用領(lǐng)域非常廣泛,涵蓋了工業(yè)、農業(yè)、醫療、軍事、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等國民經(jīng)濟的各個(gè)行業(yè)。消費電子行業(yè)是機器視覺(jué)的主要應用領(lǐng)域，消費電子生產(chǎn)過(guò)程中需要大量種類(lèi)繁多、小尺寸、高精度的元器件，因此不可避免地需要面對復雜的生產(chǎn)工藝、高精
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AI助力工業(yè)領(lǐng)域，給機器裝上“眼睛”
- 隨著(zhù)AI技術(shù)的不斷發(fā)展，驅使視覺(jué)識別技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應用。在數字表示中感知圖像和電影的方法被稱(chēng)為計算機視覺(jué)。計算機視覺(jué)用于機器學(xué)習和AI，以訓練模型以檢測特定模式并將數據存儲在其人工存儲器中，然后可用于預測現實(shí)生活中的結果。人類(lèi)視覺(jué)類(lèi)似于計算機視覺(jué)，除了人們有一個(gè)良好的開(kāi)端。人類(lèi)的視覺(jué)受益于一生的上下文，教它如何區分物體，它們有多遠，它們是否在移動(dòng)，以及圖像是否不正確。?????? 計算機視覺(jué)教計算機執行類(lèi)似的任務(wù)，但使用相機，數據和算法
- 關(guān)鍵字： AI 工業(yè)檢測 機器視覺(jué)
AI在計算機視覺(jué)中的應用
- 對象識別計算機視覺(jué)AI的這個(gè)分支涉及檢測圖像或視頻中的一個(gè)或多個(gè)事物。例如，監控攝像頭可以智能地識別人類(lèi)及其活動(dòng)（沒(méi)有運動(dòng)，槍支或刀具等東西），因此這些可疑活動(dòng)被標記。圖像分割圖像分割是一種像素級計算機視覺(jué)技術(shù)，用于確定給定圖像中的內容。它不同于圖像識別（使用一個(gè)或多個(gè)標簽標記完整圖像）和對象檢測（通過(guò)在圖像周?chē)鷦?chuàng )建邊界框來(lái)定位圖像內的內容）。圖像分割提供有關(guān)圖像內容的更細粒度的信息。圖像分類(lèi)圖像分類(lèi)是根據圖像周?chē)囊曈X(jué)內容對圖像進(jìn)行分類(lèi)的過(guò)程。該過(guò)程需要專(zhuān)注于相鄰像素之間的關(guān)系。具有預定模式的數據庫組成
- 關(guān)鍵字： AI 機器視覺(jué) 工業(yè)
利用AI缺陷檢測系統提高PCB質(zhì)量
- 傳統的PCB制造商通常使用基于規則的機器視覺(jué)算法進(jìn)行缺陷檢測，而由于PCB上大約有2-3個(gè)電氣元件對比度低，無(wú)法從3D攝像頭捕獲的數據中準確識別，每個(gè)PCB在自動(dòng)目視檢查后仍需要技術(shù)高超的檢查員進(jìn)行復檢。結果發(fā)現，AOI篩選的漏判率達70-80%?？蛻?hù)目標我們的客戶(hù)是一家知名的PCB制造商，在中國和日本擁有三個(gè)大型制造中心，該客戶(hù)計劃利用AI技術(shù)提高其雙列直插式封裝（DIP）和SMT生產(chǎn)線(xiàn)的成品率。項目挑戰為提高成品率，客戶(hù)決定采用深度學(xué)習CNN，取代現有的基于規則的 AOI方法。平均而言，AI計劃從原型
- 關(guān)鍵字： PCB 機器視覺(jué) 缺陷檢測
“看透”工業(yè)生產(chǎn)，機器視覺(jué)讓制造更精準
- 機器視覺(jué)其實(shí)是一種通過(guò)計算機和數字圖像處理技術(shù)（即圖像攝取裝置，分 CMOS 和CCD 兩種），實(shí)現對物體、場(chǎng)景等視覺(jué)信息的自動(dòng)識別、分析和處理的技術(shù)。它利用計算機處理圖像、視頻等數據，實(shí)現對物體形狀、顏色、紋理、位置、運動(dòng)等特征的提取和分析，將被攝取目標轉換成圖像信號，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(jìn)行各種運算來(lái)抽取目標的特征，進(jìn)而實(shí)現對物體的識別、分類(lèi)、跟蹤、測量、檢測等任務(wù)。剛才提到了圖像處理技術(shù)，目前的圖像處理的主流技術(shù)可以包括以下幾種。數字圖像處理，這是機器
- 關(guān)鍵字： 工業(yè)控制 機器視覺(jué) AI 傳感器
機器視覺(jué)檢測技術(shù)在焊接質(zhì)量檢測中的應用
- 機器視覺(jué)檢測在焊接質(zhì)量檢測中的應用廣泛，主要是因為焊接是工業(yè)制造中的重要連接工藝，其質(zhì)量直接影響到產(chǎn)品的安全性能和使用壽命。傳統的焊接質(zhì)量檢測方法存在一些局限性，如檢測效率低下、精度不高、易受人為因素影響等。相比之下，機器視覺(jué)檢測技術(shù)具有非接觸、高精度、高效率等優(yōu)點(diǎn)，因此在焊接質(zhì)量檢測中得到了廣泛應用。應用背景機器視覺(jué)檢測在焊接質(zhì)量檢測中的應用背景是多方面的。首先，隨著(zhù)工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的生產(chǎn)線(xiàn)開(kāi)始采用自動(dòng)化焊接設備。為了確保自動(dòng)化焊接的質(zhì)量，需要采用機器視覺(jué)檢測技術(shù)對焊接過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監測
- 關(guān)鍵字： 焊接 機器視覺(jué) 檢測
機器視覺(jué)介紹
機器視覺(jué)就是用機器代替人眼來(lái)做測量和判斷。機器視覺(jué)系統是指通過(guò)機器視覺(jué)產(chǎn)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(zhuān)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(jìn)行各種運算來(lái)抽取目標的特征，進(jìn)而根據判別的結果來(lái)控制現場(chǎng)的設備動(dòng)作。
機器視覺(jué)系統的特點(diǎn)是提高生產(chǎn)的柔性和自動(dòng)化程度。在一些不適合于人工作業(yè)的危險 [ 查看詳細 ]
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