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基于深度学习模型融合的工业产品（零部件）工艺缺陷检测算法简述
随着信息与智能化社会的到来，工业产品生产逐渐走向智能化生产，极大地提高了生产力。但是随着工人大规模解放，产品或零部件的缺陷检测，一直不能实现自动检测。深度学习技术的出现，为这一领域带来了曙光，其高精度、高效率、升级维护简单等特点，使之在这一领域应用越来越广。其他2020-07-23 | 中国机器视觉网 |3407 -
用领先的智能感知技术应对工业人工智能应用挑战
工业机器视觉、机器人、人工智能技术的发展正配合着政府的智能制造计划向前推进，图像传感器是其中的关键技术，其在工业中的应用很广，包括智能交通、高端安防监控、电影拍摄、医疗影像、生物识别、天文相机，以及常见的机器视觉在工业自动化生产的应用，不同的应用对图像的分辨率、清晰度、噪声、以及相机的帧率、系统成本等都有不同的要求，同时工业中人工智能应用的发展给图像传感器带来了更高的挑战，包括推动了全局快门性能、高速拍摄、大分辨率、使用不可见光谱区域和三维体积深度提供的信息进行关键推断，以及神经网络处理的发展。安森美半导其他2020-07-22 | 中国机器视觉网 |2792 -
CPU到底是怎么识别代码的？
最近读到这样一篇好文章，从底层硬件角度出发剖析了一下CPU对代码的识别和读取，内容非常精彩，读完感觉大学里学到的很多东西瞬间联系起来了，这里分享给大家，希望能认真读完并有所收获。其他2020-07-22 | 中国机器视觉网 |3136 -
新型宽带LED助力高光谱成像应用
在高光谱成像中，可以通过依次允许来自样品的窄波段光入射到相机的图像传感器，来获取图像。通过选择合适的波长，这些图像可以评估产品质量，并根据化学成分检测污染物和异物，这是传统机器视觉无法实现的。与常规成像技术一样，高光谱成像也需要选择合适的照明，以获得高质量结果。光源2020-07-22 | 中国机器视觉网 |3355 -
影响并联机器人速度的因素及案例分析
并联机器人由于其高度、轻载的特点广泛应用于各种工业生产场景，在生产环节中可完成快速拾取和放置。为了满足前端设备产能需要，速度一直是客户衡量并联机器人的主要参数之一，同时也是客户担心和困惑的参数。结合应用案例对并联机器人的速度问题做出以下简要分析。机器人及机械臂2020-07-21 | 中国机器视觉网 |8247 -
大恒图像——用高精度拼接算法实现长柱形物体检测
长柱形物体是指截面尺寸远远小于其长度的一类物体，长柱形物体检测即为该类物体检测的总称，例如钢轨检测，铸管检测，原木检测等。此类被测物要求完整还原被测物的截面面轮廓形状，并实时检测处理截面轮廓数据。且在被测物成型较高的场合中，要求精度基本在50μm以下，市面上虽然有基于传感器的拼接工具，但是灵活性差，仅仅做了传感器两个方向的标定，故在实际应用场合中完成0.05mm的检测变的难以实现。其他2020-07-21 | 中国机器视觉网 |3657 -
基于计算机视觉及深度学习智能缺陷检测
对于制造商来说，最大的问题是，即使是生产过程或材料上的微小差异(肉眼看不见)也会使整个生产过程出现缺陷。当然，这些零件不会到达最终用户由于广泛的后期生产质量检查。然而，依赖当前的(大部分是手工的)缺陷检查实践意味着，在发现缺陷之前，可以花费大量的成本来制造数以千计的产品。其他2020-07-21 | 中国机器视觉网 |4184 -
基于阴影重建形状的视觉技术：一种重要的图像形状提取技术及其应用
其他2020-07-20 | 中国机器视觉网 |2959