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影响机器视觉检测结果的场景因素有哪些？
在工业领域，机器视觉技术也已经应用于工业自动化系统中，以取代传统上的人工检查来提高生产质量和产量。从拾取和放置、对象跟踪到计量、缺陷检测等应用，利用视觉数据可以通过提供简单的通过失败信息或闭环控制，来提高整个系统的性能。视觉的使用并不仅仅在工业自动化领域，我们也看到了相机在日常生活中的大量应用，例如用于计算机、移动设备，特别是在中。摄像头仅仅是在几年前才被引入到汽车中，但是现在汽车中已经配备了大量摄像头，以为驾驶员提供完整的360°车辆视图。其他2020-11-27 | 中国机器视觉网 |3430 -
SLAM +机器学习迎来了“感知时代
机器和深度学习的最新进展已改进了SLAM技术，从而导致地图的丰富性增加，语义场景理解提高了定位，地图质量和坚固性，更多信息尽在振工链。最近的危机使人们越来越关注将自动机器人用于实际利益。我们已经看到机器人，运送食物和药品，甚至对患者进行评估。这些都是惊人的用例，它们清楚地说明了从现在起机器人将在我们的生活中发挥更大作用的方式。其他2020-11-27 | 中国机器视觉网 |3036 -
MVTec机器视觉优化食品行业供应链全程自动化的质量保证
与大多数工业行业一样，食品生产正日益实现自动化和数字化----工业4.0。工业图像处理在这里起着重要的支持作用，这使对象能够在从生产到质量监控再到物流的整个工作流程中准确，自动地识别。食品行业的公司受益于集成流程，获得更高的生产率并节省成本。其他2020-11-26 | 中国机器视觉网 |3084 -
超快的速度和强大的检测能力—性能卓越的箱柜拣选解决方案是实现工业4.0的关键
超高速扫描和检测零件为全自动箱柜拣选带来全新的性能升级。成熟的IntelliPICK3D发布了全新版本，现配备新型四摄像头传感器解决方案，能够可靠地检测各类部件并优化周期时间。借助各种尺寸的传感器，甚至可以对最细小的部件进行检测，精度达毫米级。此外，只需几个小时即可轻松集成，在使用方面极其灵活。得益于配备的嵌入式技术、Wi-Fi功能和OPC/UA通信协议，该系统是实现网络化生产的理想之选。其他2020-11-25 | 中国机器视觉网 |2831 -
深度学习、模块化和云计算将成为机器视觉在工业应用领域的三大核心竞争点
全球制造业的转型升级势在必行，很多制造厂商已经开始行动，无数的智慧型（数字化）工厂或者说无人工厂将逐渐遍布于各制造领域，未来的工厂中，越来越多的机器将代替人工，甚至整个制造车间将变成无人区。除了各种自动化技术、信息互联、机器人等技术外，机器视觉技术（视觉传感器或视觉系统）也已成为智慧型工厂中不可或缺的关键一环。其他2020-11-24 | 中国机器视觉网 |3226 -
基于YOLO系列算法的图像检测
对象的识别和定位，可以看成两个任务：找到图片中某个存在对象的区域，然后识别出该区域中具体是哪个对象。对象识别这件事（一张图片仅包含一个对象，且基本占据图片的整个范围），最近几年基于CNN卷积神经网络的各种方法已经能达到不错的效果了。所以主要需要解决的问题是，对象在哪里。最简单的想法，就是遍历图片中所有可能的位置，地毯式搜索不同大小，不同宽高比，不同位置的每个区域，逐一检测其中是否存在某个对象，挑选其中概率最大的结果作为输出。显然这种方法效率太低。RCNN开创性的提出了候选区(Region Proposal其他2020-11-24 | 中国机器视觉网 |3157 -
山东明佳空瓶检测系列--空瓶轮廓检测机
轮廓检测机安装于灌装机、空瓶验瓶机或贴标机之前，利用视觉系统对容器进行外形轮廓、颜色和磨损度检测，可将不匹配的容器在线检测剔除，采用明佳专利检测技术，可将高矮瓶、异形瓶、严重磨损瓶等准确检测出来，同时剔除倒瓶，有效避免因倒瓶造成链道拥堵等问题。其他2020-11-24 | 中国机器视觉网 |2708 -
成都三是工业自动化中机器视觉的应用
近年来随着互联网、人工智能等技术的不断发展，机器视觉在工业自动化领域应用也不断拓宽，现在在产品定位、识别、测量和外观检测方面应用越来越广泛。相对人眼，机器视觉在速度、感光范围、测量精度、环境要求等方面都存在显著优势，机器视觉是机器人自主行动、实现计算机系统对于外界环境的观察、识别以及判断的前提，对于人工智能的发展具有极其重要的作用。其他2020-11-23 | 中国机器视觉网 |2746