機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)是采用CCD照相機(jī)將被檢測(cè)的目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào)，圖像處理系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來(lái)收取目標(biāo)的特征，如面積、數(shù)量、位置、長(zhǎng)度，再根據(jù)預(yù)設(shè)的允許度和其他條件輸出結(jié)果，包括尺寸、角度、個(gè)數(shù)、合格/不合格、有/無(wú)等，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別功能。機(jī)器視覺(jué)特點(diǎn)1.攝像機(jī)的拍照速度自動(dòng)與被測(cè)物的速度相匹配，拍攝到理想的圖像;2.零件的尺寸范圍為，厚度可以不同;3.系統(tǒng)根據(jù)操作者選擇不同尺寸的工件，調(diào)用相應(yīng)視覺(jué)程序進(jìn)行尺寸檢測(cè)，并輸出結(jié)果;4.針對(duì)不同尺寸的零件，排序裝置和輸送裝置可以精確調(diào)整料道的寬度，使零件在固定路徑...

什么是OCR？OCR英文全稱是OpticalCharacterRecognition，中文叫做光學(xué)字符識(shí)別。它是利用光學(xué)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)把印在或?qū)懺诩埳系奈淖肿x取出來(lái)，并轉(zhuǎn)換成一種計(jì)算機(jī)能夠接受、人又可以理解的格式。文字識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域的分支之一，而且這個(gè)課題已經(jīng)是比較成熟了，并且在商業(yè)中已經(jīng)有很多落地項(xiàng)目了。比如漢王OCR，百度OCR，阿里OCR等等，很多企業(yè)都有能力都是拿OCR技術(shù)開(kāi)始掙錢(qián)了。其實(shí)我們自己也能感受到，OCR技術(shù)確實(shí)也在改變著我們的生活：比如一個(gè)手機(jī)APP就能幫忙掃描名片、身份證，并識(shí)別出里面的信息；汽車(chē)進(jìn)入停車(chē)場(chǎng)、收費(fèi)站都不需要人工登記了，都是用車(chē)牌識(shí)別...

在如今機(jī)器視覺(jué)表面瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)主流的還是黑白系統(tǒng)的?？蛻粼谫?gòu)買(mǎi)瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)的時(shí)候，主要想了解的是什么瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)，瑕疵檢測(cè)能力、準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性、以及檢測(cè)效率，能夠快速清晰的成像對(duì)比以及企業(yè)長(zhǎng)期技術(shù)的視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的積累，才是瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)達(dá)到比較高性能的基礎(chǔ)。在技術(shù)方面，無(wú)需濾光片的黑白單線CCD（單條感光片）成像可以為精確地反映目標(biāo)材料原有的視覺(jué)特征（色彩信息除外）和細(xì)節(jié)，在大部分應(yīng)用場(chǎng)景中，檢測(cè)材料的色彩信息對(duì)于缺陷的檢測(cè)和分類并沒(méi)有什么影響，所以作為機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)行業(yè)的常識(shí)，要從缺陷檢測(cè)效果方面去考慮，整體總結(jié)下來(lái)，黑白單線CCD才是缺陷在線檢測(cè)系統(tǒng)的比較好選擇。眾班科技瑕疵檢測(cè)正是基...

機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)是采用CCD照相機(jī)將被檢測(cè)的目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào)，圖像處理系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來(lái)收取目標(biāo)的特征，如面積、數(shù)量、位置、長(zhǎng)度，再根據(jù)預(yù)設(shè)的允許度和其他條件輸出結(jié)果，包括尺寸、角度、個(gè)數(shù)、合格/不合格、有/無(wú)等，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別功能。機(jī)器視覺(jué)特點(diǎn)1.攝像機(jī)的拍照速度自動(dòng)與被測(cè)物的速度相匹配，拍攝到理想的圖像;2.零件的尺寸范圍為，厚度可以不同;3.系統(tǒng)根據(jù)操作者選擇不同尺寸的工件，調(diào)用相應(yīng)視覺(jué)程序進(jìn)行尺寸檢測(cè)，并輸出結(jié)果;4.針對(duì)不同尺寸的零件，排序裝置和輸送裝置可以精確調(diào)整料道的寬度，使零件在固定路徑...

邊緣是指圖像局部亮度變化明顯的部分。邊緣主要存在于目標(biāo)與目標(biāo)、目標(biāo)與背景、區(qū)域與區(qū)域之間,是圖像分割、紋理特征提取及形狀特征提取和圖像分析的基礎(chǔ)。邊緣檢測(cè)是機(jī)器視覺(jué)中必不可少的環(huán)節(jié),是一種重要的圖像預(yù)處理技術(shù)。圖像分析和理解的第一步常常是邊緣檢測(cè),它在圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)中占有特殊位置,它是底層處理中重要的環(huán)節(jié)之一，往往檢測(cè)出邊緣的圖象就可以進(jìn)行特征提取和形狀分析。邊緣的形成是由于物體的材料不同或表面的朝向不同,引起圖像中的邊緣處存在明暗、色彩、紋理的變化。因此反過(guò)來(lái)在圖像中檢查不同灰度、色彩等特性區(qū)域的交界處就可得到邊緣。邊緣輪廓是人類識(shí)別物體形狀的重要因素,也是圖像處理中重要的處理...

引導(dǎo)還可用于與其他機(jī)器視覺(jué)工具進(jìn)行對(duì)位，這是機(jī)器視覺(jué)一個(gè)非常強(qiáng)大的功能。因?yàn)樵谏a(chǎn)過(guò)程中，元件可能是以未知的方向呈現(xiàn)到相機(jī)面前的。通過(guò)定位元件，并將其他機(jī)器視覺(jué)工具與該元件對(duì)位，機(jī)器視覺(jué)能夠?qū)崿F(xiàn)工具自動(dòng)定位。這涉及到元件關(guān)鍵特征的定位，以確保卡尺、Blob、邊線或其他視覺(jué)軟件工具的精確定位，進(jìn)而讓它們能夠與元件正確互動(dòng)。這種方法讓制造商能夠在同一生產(chǎn)線上生產(chǎn)多種產(chǎn)品，從而減少了檢驗(yàn)過(guò)程中用于保持元件位置的昂貴硬膜的需要。有時(shí)，引導(dǎo)還需要進(jìn)行幾何圖案匹配。圖案匹配工具在保證每次可靠定位元件的同時(shí)，還必須能夠應(yīng)對(duì)較大的對(duì)比度和光線變化，以及尺度變化、旋轉(zhuǎn)和其他因素。這是因?yàn)?，圖案匹配所...

針對(duì)大面積大視野的樣品檢測(cè)，條形光源和背光源是優(yōu)先光源。大尺寸背光源，通過(guò)LED的高密度排列，提供高均勻性與高亮度的照明效果，能突出物體的外形輪廓等特征。而條光的指向性強(qiáng)且光線均勻，通過(guò)調(diào)整角度或者多個(gè)條光組合可檢測(cè)較大面積的外觀缺陷。針對(duì)磨砂材質(zhì)的表面缺陷，可使用指向性好的光源。指向性好的光源可以突出材料表面的顆粒感；相比之下，漫射光源則會(huì)使外觀缺陷的成像圖沒(méi)有對(duì)比度。針對(duì)部分需要分多次拍照且有速度要求的樣品，需使用高亮光源。多工位多次拍攝成像的外觀檢測(cè)，需使用頻閃拍照系統(tǒng)，且光源體積要小，重量要輕。交叉線形光源傳統(tǒng)線形光源，多應(yīng)用于高速大幅面樣品的識(shí)別、定位、缺陷檢測(cè)及尺寸測(cè)量等檢...

CCD機(jī)器視覺(jué)具有哪些功能：1、定位功能：可以自動(dòng)定位被檢查產(chǎn)品外觀上的位置特征，在檢測(cè)過(guò)程中如果這些外觀特征與數(shù)據(jù)庫(kù)提供的圖像坐標(biāo)不一致，就可以判斷出產(chǎn)品為缺陷或瑕疵產(chǎn)品。2、測(cè)量功能：可以自動(dòng)測(cè)量產(chǎn)品的外觀尺寸，通過(guò)CCD相機(jī)對(duì)檢測(cè)產(chǎn)品進(jìn)多角度拍攝，可測(cè)產(chǎn)品長(zhǎng)寬高等基本數(shù)值，也可根據(jù)不同的產(chǎn)品測(cè)量需求通過(guò)增加CCD相機(jī)數(shù)量及角度調(diào)整可以講測(cè)量精度提高道，同時(shí)測(cè)量各種形狀物體尺寸。通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)算得出相應(yīng)尺寸與數(shù)據(jù)庫(kù)中固有數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比來(lái)判斷產(chǎn)品尺寸是否合格。3、識(shí)別功能：可以自動(dòng)識(shí)別產(chǎn)品的顏色、圖形、字符等，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行運(yùn)算判斷出檢測(cè)產(chǎn)品上出現(xiàn)的字符、顏色、圖形是否正確從而判斷被...

引導(dǎo)還可用于與其他機(jī)器視覺(jué)工具進(jìn)行對(duì)位，這是機(jī)器視覺(jué)一個(gè)非常強(qiáng)大的功能。因?yàn)樵谏a(chǎn)過(guò)程中，元件可能是以未知的方向呈現(xiàn)到相機(jī)面前的。通過(guò)定位元件，并將其他機(jī)器視覺(jué)工具與該元件對(duì)位，機(jī)器視覺(jué)能夠?qū)崿F(xiàn)工具自動(dòng)定位。這涉及到元件關(guān)鍵特征的定位，以確?？ǔ?、Blob、邊線或其他視覺(jué)軟件工具的精確定位，進(jìn)而讓它們能夠與元件正確互動(dòng)。這種方法讓制造商能夠在同一生產(chǎn)線上生產(chǎn)多種產(chǎn)品，從而減少了檢驗(yàn)過(guò)程中用于保持元件位置的昂貴硬膜的需要。有時(shí)，引導(dǎo)還需要進(jìn)行幾何圖案匹配。圖案匹配工具在保證每次可靠定位元件的同時(shí)，還必須能夠應(yīng)對(duì)較大的對(duì)比度和光線變化，以及尺度變化、旋轉(zhuǎn)和其他因素。這是因?yàn)?，圖案匹配所...

這是三個(gè)定位點(diǎn)，圖形旋轉(zhuǎn)也不影響識(shí)別?，F(xiàn)在常見(jiàn)的二維碼是OR二維碼（OR是一種碼制），我們便以它為例。我們看一個(gè)二維碼，較早看到的當(dāng)然是幾何圖形。這些圖形中，藏了不少重要的“部件”。首先，OR二維碼的三個(gè)“角”上有三個(gè)方塊，它叫位置探測(cè)圖形。有了這三個(gè)點(diǎn)，不管是從哪個(gè)方向讀取二維碼，信息都可以被識(shí)別。即使將二維碼圖形旋轉(zhuǎn)，也可以識(shí)別。也許你會(huì)問(wèn)，為什么不是四個(gè)角上都有方塊呢？事實(shí)上，是可以設(shè)更多的點(diǎn)，但幾何知識(shí)告訴我們，3點(diǎn)就可以確定一個(gè)平面，節(jié)省出的一個(gè)角可以嵌入更多信息。另外，二維碼上還有一些圖形混雜在幾何圖形中，是肉眼看不出來(lái)的，比如定位圖形和分隔符。定位圖形就是圖中連接三個(gè)位置...

手機(jī)等移動(dòng)電子產(chǎn)品的玻璃蓋板的表面缺陷檢測(cè)，是當(dāng)下機(jī)器視覺(jué)的熱點(diǎn)應(yīng)用，也是難點(diǎn)應(yīng)用之一。針對(duì)玻璃蓋板表面的劃痕，分別使用普通線形光源和交叉線形光源對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)（光源架設(shè)方向與運(yùn)動(dòng)方向垂直）。使用普通線光源檢測(cè)“橫向劃痕”時(shí)缺陷可見(jiàn)，使用普通線光源檢測(cè)“縱向劃痕”時(shí)缺陷不可見(jiàn)，使用交叉線光源檢測(cè)“縱向劃痕”時(shí)缺陷可見(jiàn)。因此，在實(shí)際檢測(cè)過(guò)程中，將普通線光源和交叉線光源配合使用，可以很好地檢出玻璃蓋板上的橫豎劃痕。這種方法可用于檢測(cè)玻璃蓋板、薄膜、金屬面等產(chǎn)品上的劃痕和條紋等缺陷。平面無(wú)影光源能提供高均勻度的漫射照明，可以消除產(chǎn)品表面不平整形成的干擾，成像效果與“圓頂+同軸光源組合”類似，且...

一個(gè)真正通用的無(wú)序抓取解決方案需要能夠被非專業(yè)人員使用的，可以在幾小時(shí)內(nèi)完成配置；其次，這個(gè)系統(tǒng)需要提供穩(wěn)定可靠的3D視覺(jué)識(shí)別定位、碰撞檢測(cè)和機(jī)器人路徑規(guī)劃算法，只需要很少或根本不需要進(jìn)行調(diào)優(yōu)就可以進(jìn)行工作；另外它是低成本的，才能讓更多企業(yè)，尤其是中小型企業(yè)選擇使用。隨著智能制造的不斷深入，各行業(yè)對(duì)基于3D視覺(jué)的智能制造系統(tǒng)的需求也越來(lái)越旺盛。未來(lái)，眾班科技會(huì)持續(xù)加大研發(fā)投入，聚焦3D視覺(jué)感知的技術(shù)，積蓄發(fā)展強(qiáng)大動(dòng)能，以前端企業(yè)為目標(biāo)，著力打造自己的3D視覺(jué)類產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)品牌。 機(jī)器視覺(jué)（CCD）引導(dǎo)的作用和功能是什么？昆明CCD自動(dòng)對(duì)位系統(tǒng)生產(chǎn) 雖然深度學(xué)習(xí)，人工智能和認(rèn)知系統(tǒng)的概...

先談一談字符模板那匹配法。字符模板匹配法看起來(lái)很蠢，但是在一些應(yīng)用上可能卻很湊效。比如在對(duì)電表數(shù)字進(jìn)行識(shí)別時(shí)，考慮到電表上的字體較少，而且字體很統(tǒng)一，清晰度也很高，所以識(shí)別難度不高。針對(duì)這種簡(jiǎn)單的識(shí)別場(chǎng)景，我們首先考慮的識(shí)別策略當(dāng)然是簡(jiǎn)單的模板匹配法。模板匹配法只限于一些很簡(jiǎn)單的場(chǎng)景，但對(duì)于稍微復(fù)雜的場(chǎng)景，那就不太實(shí)用了。那此時(shí)我們可以采取OCR的一般方法，即特征設(shè)計(jì)、特征提取、分類得出結(jié)果的計(jì)算機(jī)視覺(jué)通用的技巧。在這里簡(jiǎn)單說(shuō)一下這里常見(jiàn)的方法。第一步是特征設(shè)計(jì)和提取，我們現(xiàn)在識(shí)別的目標(biāo)是字符，所以我們要為字符設(shè)計(jì)它獨(dú)有的的特征，來(lái)為后面的特征分類做好準(zhǔn)備。再將這些特征送入分類器（SV...

無(wú)序抓取（RandomBinPicking）是一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題。從一個(gè)箱子里隨機(jī)挑選零件（RandomBinPicking），并將它們精確地放入機(jī)器中，這對(duì)人類來(lái)說(shuō)是一項(xiàng)簡(jiǎn)單的任務(wù)，但對(duì)機(jī)器人來(lái)說(shuō)則是一項(xiàng)艱巨的挑戰(zhàn)。機(jī)器人必須深入箱子的角落，并能夠從無(wú)數(shù)個(gè)方向抓取零件，同時(shí)避免與箱子、其他零件或工作單元本身發(fā)生碰撞。一個(gè)無(wú)序抓取系統(tǒng)必須包含3D視覺(jué)成像和點(diǎn)云分析、手眼標(biāo)定、碰撞檢測(cè)、抓取規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃等技術(shù)。實(shí)現(xiàn)這樣一個(gè)無(wú)序抓取系統(tǒng)需要大量的集成和編程工作，所以大多數(shù)的無(wú)序抓取系統(tǒng)都是部署在大型、復(fù)雜的制造商工廠中(如汽車(chē)原始設(shè)備制造商)。然而中小型企業(yè)的勞動(dòng)力占全球工業(yè)勞動(dòng)力的69%，...

無(wú)序抓取（RandomBinPicking）是一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題。從一個(gè)箱子里隨機(jī)挑選零件（RandomBinPicking），并將它們精確地放入機(jī)器中，這對(duì)人類來(lái)說(shuō)是一項(xiàng)簡(jiǎn)單的任務(wù)，但對(duì)機(jī)器人來(lái)說(shuō)則是一項(xiàng)艱巨的挑戰(zhàn)。機(jī)器人必須深入箱子的角落，并能夠從無(wú)數(shù)個(gè)方向抓取零件，同時(shí)避免與箱子、其他零件或工作單元本身發(fā)生碰撞。一個(gè)無(wú)序抓取系統(tǒng)必須包含3D視覺(jué)成像和點(diǎn)云分析、手眼標(biāo)定、碰撞檢測(cè)、抓取規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃等技術(shù)。實(shí)現(xiàn)這樣一個(gè)無(wú)序抓取系統(tǒng)需要大量的集成和編程工作，所以大多數(shù)的無(wú)序抓取系統(tǒng)都是部署在大型、復(fù)雜的制造商工廠中(如汽車(chē)原始設(shè)備制造商)。然而中小型企業(yè)的勞動(dòng)力占全球工業(yè)勞動(dòng)力的69%，...

黑色表示二進(jìn)制的“1”，白色表示二進(jìn)制的“0”“我們之所以對(duì)二維碼進(jìn)行掃描能讀出那么多信息，就是因?yàn)檫@些信息被編入了二維碼之中?！秉S海平說(shuō)，“制作二維碼輸入的信息可以分成三類，文本信息，比如名片信息；字符信息，比如網(wǎng)址、電話號(hào)碼；還有圖片信息，甚至還可以包括簡(jiǎn)短的視頻?！睌?shù)據(jù)信息是怎么被編入的呢？信息輸入后，首先要選擇一種信息編碼的碼制?，F(xiàn)在常見(jiàn)的二維碼都是以QR碼作為編碼的碼制。QR碼是矩陣式二維碼，它是在一個(gè)矩形空間內(nèi)，通過(guò)黑、白像素在矩陣中的不同分布，來(lái)進(jìn)行編碼的。我們知道電腦使用二進(jìn)制（0和1）數(shù)來(lái)貯存和處理數(shù)據(jù)，而在二維碼中，用黑白矩形表示二進(jìn)制數(shù)據(jù)我們?nèi)庋勰芸吹降暮谏?..

邊緣是指圖像局部亮度變化明顯的部分。邊緣主要存在于目標(biāo)與目標(biāo)、目標(biāo)與背景、區(qū)域與區(qū)域之間,是圖像分割、紋理特征提取及形狀特征提取和圖像分析的基礎(chǔ)。邊緣檢測(cè)是機(jī)器視覺(jué)中必不可少的環(huán)節(jié),是一種重要的圖像預(yù)處理技術(shù)。圖像分析和理解的第一步常常是邊緣檢測(cè),它在圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)中占有特殊位置,它是底層處理中重要的環(huán)節(jié)之一，往往檢測(cè)出邊緣的圖象就可以進(jìn)行特征提取和形狀分析。邊緣的形成是由于物體的材料不同或表面的朝向不同,引起圖像中的邊緣處存在明暗、色彩、紋理的變化。因此反過(guò)來(lái)在圖像中檢查不同灰度、色彩等特性區(qū)域的交界處就可得到邊緣。邊緣輪廓是人類識(shí)別物體形狀的重要因素,也是圖像處理中重要的處理...

測(cè)量。在測(cè)量應(yīng)用中，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算被測(cè)物上兩個(gè)或以上的點(diǎn)或者幾何位置之間的距離來(lái)進(jìn)行測(cè)量，然后確定這些測(cè)量結(jié)果是否符合規(guī)格。如果不符合，視覺(jué)系統(tǒng)將向機(jī)器控制器發(fā)送一個(gè)未通過(guò)信號(hào)，進(jìn)而觸發(fā)生產(chǎn)線上的不合格產(chǎn)品剔除裝置，將該物品從生產(chǎn)線上剔除。在實(shí)踐中，當(dāng)元件移動(dòng)經(jīng)過(guò)相機(jī)視場(chǎng)時(shí)，固定式相機(jī)將會(huì)采集該元件的圖像，然后，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)將使用軟件來(lái)計(jì)算圖像中不同點(diǎn)之間的距離，如圖5所示。機(jī)器視覺(jué)比較大的特點(diǎn)就是可以實(shí)現(xiàn)非接觸式測(cè)量，避免了許多傳統(tǒng)的接觸式測(cè)量帶來(lái)的二次損傷。（4）識(shí)別在元件識(shí)別應(yīng)用中，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)讀取條碼（一維）、DataMatrix碼（二維）、直接部件標(biāo)識(shí)（DPM）...

機(jī)器視覺(jué)作為一項(xiàng)新興技術(shù)，近年來(lái)已經(jīng)逐步被行業(yè)用戶所接受。其高效、高速、高可靠性等技術(shù)優(yōu)勢(shì)，使其逐漸成為自動(dòng)化檢測(cè)行業(yè)的新寵。從組成結(jié)構(gòu)來(lái)分類，典型的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可分為兩大類：PC式或稱板卡式機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)（PC－BasedVisionSystem），以及嵌入式機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，亦稱“智能相機(jī)”（SmartCamera）或“視覺(jué)傳感器”（VisionSensor）。那么兩大類機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)是其中一類略勝一籌？還是兩者平分秋色呢？（PC）的視覺(jué)系統(tǒng)，一般由光源、光學(xué)鏡頭、CCD或CMOS相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件以及一臺(tái)PC機(jī)構(gòu)成?；赑C的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用系統(tǒng)尺寸較大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，開(kāi)發(fā)周期較...

全自動(dòng)CCD光學(xué)檢測(cè)分選機(jī)設(shè)備優(yōu)勢(shì)用CCD光學(xué)分選設(shè)備檢測(cè)螺絲等小五金工件的好處：1、非接觸測(cè)量，對(duì)于觀測(cè)者與被觀測(cè)者都不會(huì)產(chǎn)生任何損傷，從而提高系統(tǒng)的可靠性。2、具有較寬的光譜響應(yīng)范圍，例如使用人眼看不見(jiàn)的紅外測(cè)量，擴(kuò)展了人眼的視覺(jué)范圍。3、長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定工作，人類難以長(zhǎng)時(shí)間對(duì)同一對(duì)象進(jìn)行觀察，而機(jī)器視覺(jué)則可以長(zhǎng)時(shí)間地作測(cè)量、分析和識(shí)別任務(wù)。4、利用了機(jī)器視覺(jué)解決方案，可以節(jié)省大量勞動(dòng)力資源，為公司帶來(lái)可觀利益。5、自動(dòng)化程度高，有利于提升企業(yè)的形象。機(jī)器視覺(jué)光源分類有哪些？云南MES系統(tǒng)定制 語(yǔ)義分割方法在處理圖像時(shí)，具體到像素級(jí)別，也就是說(shuō)，該方法會(huì)將圖像中每個(gè)像素分配到某個(gè)對(duì)象類...

一個(gè)真正通用的無(wú)序抓取解決方案需要能夠被非專業(yè)人員使用的，可以在幾小時(shí)內(nèi)完成配置；其次，這個(gè)系統(tǒng)需要提供穩(wěn)定可靠的3D視覺(jué)識(shí)別定位、碰撞檢測(cè)和機(jī)器人路徑規(guī)劃算法，只需要很少或根本不需要進(jìn)行調(diào)優(yōu)就可以進(jìn)行工作；另外它是低成本的，才能讓更多企業(yè)，尤其是中小型企業(yè)選擇使用。隨著智能制造的不斷深入，各行業(yè)對(duì)基于3D視覺(jué)的智能制造系統(tǒng)的需求也越來(lái)越旺盛。未來(lái)，眾班科技會(huì)持續(xù)加大研發(fā)投入，聚焦3D視覺(jué)感知的技術(shù)，積蓄發(fā)展強(qiáng)大動(dòng)能，以前端企業(yè)為目標(biāo)，著力打造自己的3D視覺(jué)類產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)品牌。 機(jī)器視覺(jué)的發(fā)展趨勢(shì)是什么？自動(dòng)化CCD視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)研發(fā)廠家 CCD視覺(jué)檢測(cè)定位系統(tǒng)，成為新工業(yè)趨勢(shì)。如今的...

CCD機(jī)器視覺(jué)檢系統(tǒng)應(yīng)用流程：1.首先，將檢測(cè)到的物體逼近或移動(dòng)到工業(yè)相機(jī)視野的中心，如果是，則將觸發(fā)脈沖信號(hào)發(fā)送到圖像采設(shè)備;2.圖像采集設(shè)備根據(jù)設(shè)計(jì)人員預(yù)設(shè)的程序和延時(shí)將啟動(dòng)脈沖發(fā)送到工業(yè)相機(jī)與照明設(shè)備，但是也有一些工業(yè)相機(jī)和照明設(shè)備在系統(tǒng)開(kāi)機(jī)時(shí)直接開(kāi)始啟動(dòng)；3.工業(yè)相機(jī)停止當(dāng)前掃描，然后重新開(kāi)始新的幀掃描;有時(shí)工業(yè)相機(jī)需要在開(kāi)始脈沖到達(dá)之前處于等待狀態(tài)，而幀掃描在開(kāi)始脈沖到達(dá)之后才開(kāi)始;4.如果使用的策略是曝光策略，則在工業(yè)相機(jī)開(kāi)始新的幀掃描之前，應(yīng)打開(kāi)曝光控制系統(tǒng)，并由程序或硬件根據(jù)您的實(shí)際需要設(shè)置曝光時(shí)間、曝光速度、曝光強(qiáng)度;5.如果采用曝光策略，請(qǐng)使用另一個(gè)啟動(dòng)脈沖來(lái)打...

高速圖像數(shù)據(jù)處理與軟件開(kāi)發(fā)是自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)的主要技術(shù)。由于自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)是以圖像傳感獲取被測(cè)信息，數(shù)據(jù)量大，尤其是高速在線檢測(cè)，圖像數(shù)據(jù)有時(shí)是海量的，為滿足生產(chǎn)節(jié)拍需求，必須采用高速數(shù)據(jù)處理技術(shù)。常用的方法有共享內(nèi)存式的多線程處理，共享內(nèi)存或分布式內(nèi)存多進(jìn)程處理等；在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)上采用分布式計(jì)算機(jī)集群，把巨大的圖像分時(shí)、分塊分割成小塊數(shù)據(jù)流，分散到集群系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)處理。對(duì)于耗時(shí)復(fù)雜的算法，有時(shí)單靠計(jì)算機(jī)CPU很難滿足時(shí)間要求，這時(shí)還需配備硬件處理技術(shù)，如采用DSP、GPU和FPGA等硬件處理模塊，與CPU協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)快速?gòu)?fù)雜的計(jì)算難題。近幾年來(lái)，尤其我國(guó)2015年發(fā)布《中國(guó)制造2025》發(fā)...

對(duì)于工業(yè)機(jī)器人來(lái)說(shuō)，3D視覺(jué)可以賦予工業(yè)機(jī)器人擁有智慧“雙眸”，讓工業(yè)機(jī)器人對(duì)散亂擺放、姿勢(shì)各異的物體實(shí)現(xiàn)智能路徑規(guī)劃。眾班科技立足于3D視覺(jué)賽道，聚焦于無(wú)序抓取，是一家擁有豐富經(jīng)驗(yàn)的3D視覺(jué)解決方案供應(yīng)商。在3D視覺(jué)行業(yè)進(jìn)入快速發(fā)展的階段時(shí)，眾班一直專注于產(chǎn)品的研發(fā)，充分融合了3D視覺(jué)、機(jī)器人技術(shù)與本體化服務(wù)能力，推出了高性能工業(yè)級(jí)3D視覺(jué)傳感器以及3D視覺(jué)無(wú)序抓取產(chǎn)品的技術(shù)。其中，高性能工業(yè)級(jí)3D視覺(jué)傳感器具有以下特點(diǎn)：速度快：可以輕松應(yīng)對(duì)各種工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，節(jié)約節(jié)拍；精確高：針對(duì)整個(gè)掃描范圍設(shè)備經(jīng)過(guò)精心校準(zhǔn)；性能穩(wěn)?。阂种骗h(huán)境光的先進(jìn)方法依然能提供可靠的品質(zhì)；市場(chǎng)范圍大：擴(kuò)展的景深...

無(wú)序抓?。≧andomBinPicking）是一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題。從一個(gè)箱子里隨機(jī)挑選零件（RandomBinPicking），并將它們精確地放入機(jī)器中，這對(duì)人類來(lái)說(shuō)是一項(xiàng)簡(jiǎn)單的任務(wù)，但對(duì)機(jī)器人來(lái)說(shuō)則是一項(xiàng)艱巨的挑戰(zhàn)。機(jī)器人必須深入箱子的角落，并能夠從無(wú)數(shù)個(gè)方向抓取零件，同時(shí)避免與箱子、其他零件或工作單元本身發(fā)生碰撞。一個(gè)無(wú)序抓取系統(tǒng)必須包含3D視覺(jué)成像和點(diǎn)云分析、手眼標(biāo)定、碰撞檢測(cè)、抓取規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃等技術(shù)。實(shí)現(xiàn)這樣一個(gè)無(wú)序抓取系統(tǒng)需要大量的集成和編程工作，所以大多數(shù)的無(wú)序抓取系統(tǒng)都是部署在大型、復(fù)雜的制造商工廠中(如汽車(chē)原始設(shè)備制造商)。然而中小型企業(yè)的勞動(dòng)力占全球工業(yè)勞動(dòng)力的69%，...

先談一談字符模板那匹配法。字符模板匹配法看起來(lái)很蠢，但是在一些應(yīng)用上可能卻很湊效。比如在對(duì)電表數(shù)字進(jìn)行識(shí)別時(shí)，考慮到電表上的字體較少，而且字體很統(tǒng)一，清晰度也很高，所以識(shí)別難度不高。針對(duì)這種簡(jiǎn)單的識(shí)別場(chǎng)景，我們首先考慮的識(shí)別策略當(dāng)然是簡(jiǎn)單的模板匹配法。模板匹配法只限于一些很簡(jiǎn)單的場(chǎng)景，但對(duì)于稍微復(fù)雜的場(chǎng)景，那就不太實(shí)用了。那此時(shí)我們可以采取OCR的一般方法，即特征設(shè)計(jì)、特征提取、分類得出結(jié)果的計(jì)算機(jī)視覺(jué)通用的技巧。在這里簡(jiǎn)單說(shuō)一下這里常見(jiàn)的方法。第一步是特征設(shè)計(jì)和提取，我們現(xiàn)在識(shí)別的目標(biāo)是字符，所以我們要為字符設(shè)計(jì)它獨(dú)有的的特征，來(lái)為后面的特征分類做好準(zhǔn)備。再將這些特征送入分類器（SV...

CCD視覺(jué)檢測(cè)定位系統(tǒng)，成為新工業(yè)趨勢(shì)。如今的市場(chǎng)，大家都看得到，在制造業(yè)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)有激烈，隨著生產(chǎn)速度的加快和用戶要求的日益提升，保證連續(xù)穩(wěn)定的產(chǎn)品質(zhì)量對(duì)制造業(yè)至關(guān)重要。以前單純的靠機(jī)械卡位，來(lái)進(jìn)行定位的制作流程，也因不斷提高的產(chǎn)品工藝要求所淘汰。眾班科技研發(fā)的CCD視覺(jué)檢測(cè)定位系統(tǒng)使用圖像傳感器替代人眼，，從而保證產(chǎn)品在制作流程中始終保持在一個(gè)固定位置，較大的保證了后續(xù)印刷、貼標(biāo)等工藝的精度，提高客戶的信賴和滿意度。視覺(jué)檢測(cè)是指通過(guò)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，CCD視覺(jué)檢測(cè)定位系統(tǒng)就是用...

無(wú)序抓?。≧andomBinPicking）是一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題。從一個(gè)箱子里隨機(jī)挑選零件（RandomBinPicking），并將它們精確地放入機(jī)器中，這對(duì)人類來(lái)說(shuō)是一項(xiàng)簡(jiǎn)單的任務(wù)，但對(duì)機(jī)器人來(lái)說(shuō)則是一項(xiàng)艱巨的挑戰(zhàn)。機(jī)器人必須深入箱子的角落，并能夠從無(wú)數(shù)個(gè)方向抓取零件，同時(shí)避免與箱子、其他零件或工作單元本身發(fā)生碰撞。一個(gè)無(wú)序抓取系統(tǒng)必須包含3D視覺(jué)成像和點(diǎn)云分析、手眼標(biāo)定、碰撞檢測(cè)、抓取規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃等技術(shù)。實(shí)現(xiàn)這樣一個(gè)無(wú)序抓取系統(tǒng)需要大量的集成和編程工作，所以大多數(shù)的無(wú)序抓取系統(tǒng)都是部署在大型、復(fù)雜的制造商工廠中(如汽車(chē)原始設(shè)備制造商)。然而中小型企業(yè)的勞動(dòng)力占全球工業(yè)勞動(dòng)力的69%，...

雖然深度學(xué)習(xí)，人工智能和認(rèn)知系統(tǒng)的概念并不新鮮，但也是近些年它們才真正應(yīng)用于機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)。隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的不斷發(fā)展，系統(tǒng)在不需要計(jì)算機(jī)編程的情況下也可以具有分析和分類對(duì)象的能力。而人工智能（AI）和深度學(xué)習(xí)是推動(dòng)機(jī)器視覺(jué)發(fā)展的重要技術(shù)手段。然而，描述這些概念背后的潛在科學(xué)更為簡(jiǎn)單。例如，在傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中，可能需要讀取零件上的條形碼、判斷其尺寸或檢查其是否有缺陷。為此，系統(tǒng)集成商通常使用現(xiàn)成的軟件，這些軟件提供了標(biāo)準(zhǔn)工具。例如，可以部署這些工具來(lái)確定數(shù)據(jù)矩陣代碼，或者使用圖形用戶界面來(lái)測(cè)量零件尺寸的工具集。因此，部件的測(cè)量可以分為好或壞，這取決于它們是否符合某些預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)。與這...

這是三個(gè)定位點(diǎn)，圖形旋轉(zhuǎn)也不影響識(shí)別?，F(xiàn)在常見(jiàn)的二維碼是OR二維碼（OR是一種碼制），我們便以它為例。我們看一個(gè)二維碼，較早看到的當(dāng)然是幾何圖形。這些圖形中，藏了不少重要的“部件”。首先，OR二維碼的三個(gè)“角”上有三個(gè)方塊，它叫位置探測(cè)圖形。有了這三個(gè)點(diǎn)，不管是從哪個(gè)方向讀取二維碼，信息都可以被識(shí)別。即使將二維碼圖形旋轉(zhuǎn)，也可以識(shí)別。也許你會(huì)問(wèn)，為什么不是四個(gè)角上都有方塊呢？事實(shí)上，是可以設(shè)更多的點(diǎn)，但幾何知識(shí)告訴我們，3點(diǎn)就可以確定一個(gè)平面，節(jié)省出的一個(gè)角可以嵌入更多信息。另外，二維碼上還有一些圖形混雜在幾何圖形中，是肉眼看不出來(lái)的，比如定位圖形和分隔符。定位圖形就是圖中連接三個(gè)位置...