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案例研究|机器视觉与深度学习相结合 赋能海产品智能化分选
机器视觉技术正得到越来越多企业的关注，并已参与到各行业的生产制造过程中，相较于传统生产工艺，机器视觉技术提供了更高的工作效率和更好的产品质量。基于深度学习算法的海产品分选解决方案，是信捷电气将深度学习算法应用到机器视觉技术中的完美尝试。新方案能对海产品快速标定、对不规则图像进行高效处理，从而实现对海产品的精确分选其他2020-12-07 | 中国机器视觉网 |2204 -
机器视觉助力产品表面划伤检测
机器视觉行业对于表面检测相比前几年已经有了很大的突破，对于产品表面的划伤、污迹等检测已经不再是难点，在金属、玻璃、手机屏幕、液晶板等行业表面检测上应用广泛。解决方案2020-12-07 | 中国机器视觉网 |2452 -
JncVisionKit软件平台在电子元器件行业的应用
杰恩世智能的JncVisionKit软件平台自主研发算法，结合多年机器视觉的应用经验，能够快速、精准的检测出电子元器件的缺陷、正反、尺寸不良等问题。软件算法及深度学习2020-12-07 | 中国机器视觉网 |2702 -
东正光学5倍 16K高精度线扫镜头
东正光学PLS16500APO-C镜头是针对半导体、晶圆、TFT-lcd对分辨率要求极高的检验领域而新推出的高倍率、高分辨率线扫镜头。采用全欧(TRIOPTICS) ImageMaster® HR 传函仪测试数据如下 ，同时也对比了国外某知名品牌，结果表明东正光学PLS16500-C镜头中心至边缘成像一致性和色差明显较好。镜头2020-11-30 | 中国机器视觉网 |4213 -
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 |3281 -
机器视觉光源颜色选型攻略
在机器视觉系统中，光源具有非常重要的作用，选择合适的光源成为决定整个系统成败的关键因素，光源的主要目的就是将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。下面带您了解一下机器视觉光源颜色的选择攻略：一般情况下，如果使用黑白相机，又对被测物体的颜色选择没有特殊的要求，红色是比较合适的选择。因为红色LED寿命长、稳定、价格低廉，更重要的是红色LED的波长更接近传感器的灵敏度峰值，而通常的CCD对紫色、蓝色的光敏感程度没有红光强。光源2020-11-27 | 中国机器视觉网 |3748 -
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 |2919 -
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 |3006