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  • 机器视觉检测技术的发展趋势随着工业制造技术及加工工艺的提高与改进,对检测手段、检测速度和精度提出了更高要求,使得机器视觉检测技术在各大行业广泛应用,发展势头强劲。下面,我们就来细数下机器视觉检测发展的几个历程和趋势。1、初级视觉理论:主要针对光学成像的逆问题,是由能从二维光强度阵列恢复三维可见表面物理性质的一系列处理过程组成。这里各过程的输入数据及计算目的都是能够明确描述的,如边缘检测、立体匹配、由运动恢复结构等方法。在三维物体投影成二维图像过程中,三维信息有很多损失,从而导致病态问题产生,因此加强对初级视觉过程及其约束条件的研究就显得格外重要,其主要针对 3D 重建。2、主动视觉理论:主动视觉指观察者以确定或不定方式运动跟踪目标、感知对象的技术方法。在主动视觉中,观察者和目标物体也可同时运动,观察者的运动为研究目标的形状、距离和运动提供了附加条件,重要研究方向为目标跟踪,导弹拦截等。3、视觉信息融合:将多种视觉信息相互融合,有可能突破单一视觉信息获取的局限性,达到利用理想环境下静止和瞬间的视觉信息获取,达到认识复杂客观世界的要求,主要研究领域为图像信息融合。4、三维场景重建:目前对三维场景的恢复理论和算法局限于对景物 “可视” 部分,属于 2.5 维信息表达,仅提供物体可见轮廓以内的三维信息。恢复景物表面可见与不可见部分的完整信息,是一个复杂但也急待解决的理论难题。5、算法性能评价:机器视觉研究关注任务可否进行或能否完成,缺乏对算法和系统方法性能质量的刻化和评价。在实际应用中,效率和性能十分重要,否则算法和系统无法走出实验室,因此,算法性能评价的建立必不可少。6、视觉并行计算:视觉实时计算还有许多理论、算法和技术上的问题。视觉并行计算结构发展趋势是在越来越大的结构中采用越来越小的处理单元,其发展方向是由基本逻辑运算处理单元组成庞大的处理网络系统。7、通用视觉信息系统:能完...
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  • 机器视觉:系统不稳定性因素分析1 引言   机器视觉的研究始于20世纪50年代二维图像的模式识别[1],它起初被设计用来代替人眼从事检测识别的工作,可以大大提高检测的工作效率以及降低人眼疲劳带来的检测结果的不一致性。机器视觉检测发展至今,在许多方面已经发展到可以完成人眼难以完成的工作,如高精度的测量以及对特定产品的高速分级,还有利用红外线、紫外线、X射线等检测技术检测人类视觉无法检测到的事物[2]。但机器视觉系统设计的难点在于如何保证其可靠性与稳定性,无论从光源,相机等硬件上还是从图像处理软件上的设计,对机器视觉的稳定性都有重要影响。   2 机器视觉系统组成典型的机器视觉系统一般由图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示三部分组成。按照视觉系统组成结构主要分为两大类:PC或板卡式机器视觉系统(PC-Based Vision System),以及嵌入式机器视觉系统,亦称“智能相机(SmartCamera)。    2.1 PC-Based视觉系统   PC式视觉系统是一种基于个人计算机(PC)的视觉系统,其图像获取设备一般由光源、光学镜头、CCD或CMOS摄像机以及图像采集卡组成,图像处理与分析设备以一台PC机为基础配合图像处理软件,一般以显示器作为图像处理结果的显示输出。PC-Based视觉系统发展到现在,可以针对不同的工作坏境满足各式需求,如相机的选择可以从分辨率200万到1200万,帧率从0到数百帧每秒甚至更高。同时,其通讯方式非常灵活,可以直接使用USB(USB2.0/USB3.0)接口、千兆网口(GigE)接口或着很方便的扩展使用火线(1394a/1394b)接口以及Camera link等接口的相机,在短距离情况下抗干扰性很强。速度上和精度上,PC-Based系统可以根据需...
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2021 - 07 - 27
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2021 - 07 - 26
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2021 - 07 - 20
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2021 - 07 - 16
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