机器视觉在工业中的五大典型应用如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。图像识别应用 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此...
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工业相机作为机器视觉系统中的核心部件，对于机器视觉系统的重要性是不言而喻的。按照分类的不同，相机又分为很多种：1、彩色相机、黑白相机：黑白相机直接将光强信号转换成图像灰度值，生成的是灰度图像；彩色相机能获得景物中红、绿、蓝三个分量的光信号，输出彩色图像。彩色相机能够提供比黑白相机更多的图像信息。彩色相机的实现方法主要有两种，棱镜分光法和Bayer滤波法。棱镜分光彩色相机，利用光学透镜将入射光线的R、G、B分量分离，在三片传感器上分别将三种颜色的光信号转换成电信号，最后对输出的数字信号进行合成，得到彩色图像。2、CCD相机、CMOS相机芯片主要差异在于将光转换为电信号的方式。对于CCD传感器，光照射到像元上，像元产生电荷，电荷通过少量的输出电极传输并转化为电流、缓冲、信号输出。对于CMOS传感器，每个像元自己完成电荷到电压的转换，同时产生数字信号。3、按靶面类型分类：面阵相机、线阵相机相机不仅可以根据传感器技术进行区分，还可以根据传感器架构进行区分。有两种主要的传感器架构：面扫描和线扫描。面扫描相机通常用于输出直接在监视器上显示的场合。线扫描相机用于连续运动物体成像或需要连续的高分辨率成像的场合。线扫描相机的一个自然的应用是静止画面（Web Inspection）中要对连续产品进行成像，比如纺织、纸张、玻璃、钢板等。同时，线扫描相机同样适用于电子行业的非静止画面检测。像德国Kappa...
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机器视觉定位检测之工业镜头与民用镜头的不同之处镜头是机器视觉系统中的重要组件，对成像质量有着关键性的作用，它对成像质量的几个最主要指标都有影响，包括：分辨率、对比度、景深及各种像差。与普通镜头相比工业镜头种类更为繁多，可使用范围更为广泛。下面就来了解下工业镜头和普通民用镜头的区别吧。一、清晰度不同工业镜头在成像面中心的分辨率是最高的，在边缘的差之。普通镜头在中心分辨率可以基本满足清晰度的同时，边缘的清晰度降低很多，比如单反的边缘分辨率就比较低。 决定镜头清晰度的关键因素有三个：1.镜片材质和纯度。镜片的杂质越少，其产生的干扰光线越少，画面清晰度更高2.镜片的研磨精度。镜片的研磨精度有研磨设备决定，目前国内镜头较国外镜头的差异就集中在这点上3.镜片的镀膜精度。对镀膜工艺的精确控制也是镜头清晰度的决定因素之一。另外工业生产中所用的百万像素镜头采用非球面镜片，可减低像差，在相对于普通镜头提高清晰度的同时做到了小型化的设计通过特殊的光学设计技术，从图像中心到周边部分的画质实现高解像力、高对比度的画面，比传统镜头提高了大约2.5倍以上的解像力，即使是在图像剪切或放大功能时，依然能保证高画质。二、光谱透射能力不同镜头的光谱透射能力也有助于画面清晰度的提高。宽频率光线的透射，将大大提高摄像机靶面的受光量。可增强画面的对比度和亮度，对画面的细节表现更丰富。普通镜头的边缘亮度低。三.畸变率不一样人眼...
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明天就是我国的传统节日端午节，对于吃货而言又可以尽情享受各种粽子，想想都狠开森 仲夏里的粽之味。 端午节正好是五月，处于平时说的仲夏时节，“端”字有“初始”的意思，因此“端五”就是“初五”。而按照历法，五月正是“午”月因此“端五”也就渐渐变成了“端午”。其次，粽·夏与仲夏谐音，仲夏本身也有着爱情的寓意，给人一种浪漫甜蜜的感觉❤粽子其实只是别名，原名粽籺（he）,又称“角黍”“筒粽”，最早出现在春秋时期用于祭祀祖先和神灵。到了晋代就成了端午节的标志性食物。《风土记》有载：“五月五日，与夏至同，……先此二节一日，又以菰叶裹黏米，杂以粟，以淳浓灰汁煮之令熟。”同时又有另一种端午节食，称为“龟”也只在晋朝昙花一现，随即销声匿迹。只有《风土记》中称为“角黍”的粽子，因为附会在屈原的传说上，千百年来，成为最受人欢迎的端午节食。 “粽子香，香厨房。艾叶香，香满堂。桃枝插在大门上，出门一望麦儿黄。这儿端阳，那儿端阳，处处都端阳。”这是旧时流行甚广的一首描写过端午节的民谣。总体上说，各地人民过端午节的习俗大同小异，而端午节吃粽子，古往今来，中国各地都一样。如今的粽子更是多种多样，璀璨纷呈。现今各地的粽子，一般都用箬壳包糯米，但内含的花色则根据各地特产和风俗而定，著名的有桂圆粽、肉粽、水晶粽、莲蓉粽、蜜饯粽、板栗粽、辣粽、酸菜粽、...
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工业机器视觉检测发展现状？有时间去中国机器视觉展看一下顺便听听讲座，你就对机器视觉做什么有直观的感受了，这个展览会每年多次在国内好几个地方举行，基本涵盖国内的主要厂家（硬件、软件、集成、代理）以及部分国外大公司。下面再说说我的看法，你说的工业机器视觉检测应该只算是机器视觉的一部分，我如果没记错的话，按照Cognex的介绍机器视觉依据应用不同可分成GIDI-G(Guidance-导引)、I(Inspection-检测)、D（Dimension-尺寸测量）、I（ID-ID识别）。最近随着硬件的发展、市场的需求还有近年计算机视觉技术的火热，主要有几个趋势：- 领域的拓展（不仅仅是工业，还有到民用）：自动化的检测代替人工检测是必然发展趋势，需求越来越多样原来只是生产线上，现在制造、医疗、电子、仓储等各个领域都有各种各样的应用。比如国内某知名电商，使用三维来进行包裹尺寸的检测，与总量参数匹配进行内部追踪。-2D到3D：工业界基本都是三维的部件，而且二维成像毕竟是三维空间的实际情况的一种病态数据采集，所以目前围绕3D的各种检测、测量、机器人导引等项目层出不穷，这与计算机视觉的情况有异曲同工之处，什么结构光、ToF、双目等等技术各家公司也多如牛毛。-系统实施受各种因素制约大：如果你问我做一个机器视觉检测的项目最重要的是什么，我肯定会说能得到一张高质量的图片，而就为了得到这么一个图片那需要考虑太多...
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机器视觉技术在未来的发展趋势1、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势 机器视觉发展空间较大的部分在半导体和电子行业，而据我国相关数据显示，全球集成电路产业复苏迹象明显；与此同时，全球经济衰退使我国集成电路产业获取了市场优势、成本优势、人才回流等优势；国家加大对集成电路产业这一战略领域的规划力度，“信息化带动工业化”，走“新兴工业化道路”为集成电路产业带来了巨大的发展机遇，特别是高端产品和创新产品市场空间巨大，设计环节、国家战略领域、3C应用领域、传统产业类应用领域成为集成电路产业未来几年的重点投资领域。 此外，中国已成为全球集成电路的一个重要需求市场。据相关数据显示中国的半导体和电子市场已具规模，而如此强大的半导体产业将需要高质量的技术做后盾。同时他对于产品的高质量、高集成度的要求将越来越高。恰巧，机器视觉将能帮助他们解决以上的问题，因此该行业将是机器视觉最好的用武之地。同时，对于机器视觉的需求将蒸蒸日上。2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力 未来，机器视觉产品的好坏不能够通过单一因素来衡量，应该逐渐按照国际化的统一标准判定，随着中国自动化的逐渐开放，将带领与其相关的产品技术也逐渐开放。因此，依靠封闭的技术难以促进整个行业的发展，只有形成统一而开放的标准才能让更多的厂商在相同的平台上开发产品，这也是促进中国机器视觉朝国际化水平发展的原动力。3、基于嵌入式的产品将取...
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机器视觉在汽车行业中的应用及未来发展趋势机器视觉的应用广泛已经是不争的事实了，目前机器视觉在汽车行业中有以下方面的应用，可以说都已经走在了自动化技术的前沿了。 视觉增强系统能够根据不同的气候条件，在不同的时间相应的增强驾驶员的视觉能力。借助于机器视觉技术，采用CCD、红外传感器、车速传感器、GPS及毫米波雷达等传感器获取道路信息，通过图像处理软件进行信息的传输与处理，提取低能见度、低照度下交通环境的有用信息并剔除噪声，在最短的时间内以图像的形式提供给驾驶员，提高车辆行驶的安全度。 车辆行人检测应用 车辆检测系统借助机器视觉技术，可以利用各种传感器探测周边车辆的相关信息，包括前后方车辆速度、位置以及障碍物的大小位置等。行人检测系统也是以同样的原理展开应用，通过机器视觉技术检测出行人的位置。 疲劳监测应用 目前驾驶疲劳检监测系统研究中，多采用车载机器视觉系统监测人体姿态和操作行为，根据系统反馈信息来判别疲劳状态。当驾驶员处于疲劳状态时，通过声音、光线、振动等刺激驾驶员，使其恢复清醒状态。在一定范围内，极大地减少了因驾驶人员疲劳而造成的交通意外事故。 汽车行业在机器视觉中的重要地位 汽车行业作为一个自动化程度比较高的高科技行业，很多先进的自动化技术已经成功的运用到该行业各个生产流程中。在汽车制造的许多环节已经做到了无人化操作，这样就要求有一种可靠的检测技术去验证每一次装配的...
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如何看待国内机器视觉行业的发展？希望以公司为例盘点！机器视觉行业，从业接近10年。刚进入这个行业时，国内视觉公司的产品还集中在模拟图像采集卡，而且还是非常少的公司能做，也代理国外的机器视觉产品，那时进入国内的国外品牌也较少，像Basler、TDalsa、Cognex、CCS、MVTec等。到目前，则非常多的公司推出了数字相机产品，像USB2.0、GigE、1394接口数字相机等等。门槛越来越低，产品也良莠不齐，原来做民用消费数码产品的，也转向做工业相机，同时国外视觉公司也逐渐在国内设立办事处。这说明国内机器视觉市场越来越大，或者大家都看好中国视觉应用这块大蛋糕，竞争也越来越激烈，对最终用户来说，带来了更多的选择。以上就是目前的现状，个人认为如果在竞争中突围，可以考虑如下（纯属个人意见）：1、国内视觉部件厂商，在高端产品方面，仍然甚至在相当长时间内无法和国外厂商相比，可以走中低端产品路线，这块的市场需求仍然很大，但必须做到产品稳定，有价格优势，技术服务跟得上。2、系统集成商，国内的视觉系统集成公司非常多，但大部分都是定制，量不是很大，当然养活小公司应该没问题。可以找准某个细分市场，推出相应的系统产品，前景还是非常可观的。3、机器视觉软件开发商。这块国内基本没人做，这和我们的国情有关，国人认为软件就应该拿来就用，不用花钱，或者第一个思路就是能不能找到盗版，所以做任何纯软件的公司都面临亏...
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机器视觉和计算机视觉有什么不同？很多人认为机器视觉和计算机视觉是一个概念，其实还是不一样的。一般来说，机器视觉就是用机器代替人眼进行测量和判断，侧重于工程实用性，实时性，高精度等。计算机视觉是一个通过技术帮助计算机“看到”并理解数字图像内容的研究领域，例如理解照片和视频的内容。侧重于理论和算法。这么说好像有点不好理解，那我从其他方面讲一下。机器视觉要考虑的很多问题，其实还不是算法问题，算法是很重要，但对于很多机器视觉任务来说，其实最重要的是整个系统如何组织和运行。比如在什么平台上？在什么环境下？需要达到什么精度和速度？类似于光源、镜头、相机、相机-计算机接口这种问题，在计算机视觉里，都是基本上不怎么考虑的问题。但实际上，这种问题恰恰是机器视觉系统中很重要的问题。至于题主说到的OpenCV，其实机器视觉领域用得最多的软件应该不是OpenCV，而是Halcon。虽然知道OpenCV的人比知道Halcon的人多多了，但实际上，Halcon才是最适合做机器视觉的软件，这是由它的定位决定的。在机器视觉行业，从易用性来说，Halcon比OpenCV好用多了。当然OpenCV有很多自己的优势，比如开源，比如丰富的算法，但体现在机器视觉领域会比较少一些。所以如果你真的想学习机器视觉，我觉得从Halcon开始是比较合适的。当然最好是以项目驱动的方式来学习，这样一个流程走完后，应该就会对机器视觉有所了...
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机器视觉与计算机视觉的区别？计算机视觉与机器视觉，首先是应用场景不一样其次，我感觉最大的区别，在于技术要求的侧重点不一样，甚至差别很大。计算机视觉，主要是对质的分析，比如分类识别，这是一个杯子那是一条狗。或者做身份确认，比如人脸识别，车牌识别。或者做行为分析，比如人员入侵，徘徊，遗留物，人群聚集等。机器视觉，主要侧重对量的分析，比如通过视觉去测量一个零件的直径，一般来说，对准确度要求很高。我记得以前接触过一个需求: 视觉测量铁路道岔缺口。刚毕业的时候在铁路上班，做过控制系统，还开过内燃机车，很清楚道岔缺口的重要性，这玩意儿你说要是测不准，呵呵:)当然，也不能完全按质或量一刀切，有些计算机视觉应用也需要分析量，比如商场的人数统计。有些机器视觉也需要分析质，比如零件自动分拣。但，计算机视觉一般来说对量的要求不会很高，商场人数统计误差个百分之几死不了人的，但机器视觉真的会，比如那个道岔缺口测量。既然要求这么高，是不是机器视觉就比计算机视觉难呢？也不是的，应该说各有各的难处。计算机视觉的应用场景相对复杂，要识别的物体类型也多，形状不规则，规律性不强。有些时候甚至很难用客观量作为识别的依据，比如识别年龄，性别。所以深度学习比较适合计算机视觉。而且光线，距离，角度等前提条件，往往是动态的，所以对于准确度要求，一般来说要低一些。机器视觉则刚好相反，场景相对简单固定，识别的类型少(在同一个应用中)...
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机器视觉新手应该如何学习？首先机器视觉是一个很大的领域，近几年比较火的话肯定是要和机器视觉学习尤其是深度学习挂钩的，所以有必要首先明确自己的大方向。然后是代码能力。传统的图像处理是离不开C++的，对于C++的学习，我觉得是一个仁者见仁智者见智的问题，毕竟C++是永远学不完呢。讲一下我的经验，C++ primer是一定要通读至少一遍的，我本科是学过C++的，但是读了这本书之后感觉就像是白学了一样。之后可以选择性地读一下effective三部曲(effective c++, more effective c++, effective stl)以及比较新的effective modern c++，对于实际工程能力会有比较大的提升。此外就是python了，作为人工智能时代的第一语言，目前来说，做计算机视觉是肯定离不开的，推荐一下廖雪峰大大的教程，很详细，对于有C++或者java基础的应该会上手很快。另外，linux最好要用熟。同时在这一阶段可以熟悉下opencv(其实我现在已经很少用到)，跑跑demo什么的，网上这种东西是很多的。我记得我那个时候跑过人脸识别，车牌识别，感觉很有意思。opencv的话c++,python都是可以的玩的。此外，我大四的时候学过一门叫数字图像处理的课，讲的就是冈萨雷斯很经典的那本书，对于一些传统问题有一个比较宏观的了解。机器视觉学习算法方面的话可能就要取决于你的...
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机器视觉主要问题和发展瓶颈 很多人都有这样的疑惑，就是一台机器它为什么能看到你?因为它有了自己的视觉。机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制，技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。 机器视觉可以看作是与人工智能和模式识别密切相关的一个子学科或子领域。限制机器视觉发展的瓶颈是多方面的，其中最重要的可以归结为三个方面：计算能力不足、认知理论未明以及精确识别与模糊特征之间的自相矛盾。 1.机器视觉面向的研究对象主要是图像和视频，其特点是数据量庞大、冗余信息多、特征空间维度高，同时考虑到真正的机器视觉面对的对象和问题的多样性，单一的简单特征提取算法(如颜色、空间朝向与频率、边界形状等等)难以满足算法对普适性的要求，因此在设计普适性的特征提取算法时对计算能力和存储速度的要求是十分巨大的，这就造成了开发成本的大幅度提高。 2.如何让机器认知这个世界?这一问题目前没有成熟的答案，早期的人工智能理论发展经历了符号主义学派、行为主义学派、连接主义学派等一系列的发展但都没有找到令人满意的答案，目前较新的思想认为应该从分析、了解和模拟人类大脑的信息处理功能去构建智能机器视觉系统，但神经科学的发展目前只能做到了...
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