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基于机器视觉

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  • 基于深度学习的机器视觉应用场景

    工业机器视觉产业链 1. 高技术壁垒赛道，产业链上游价值量高。工业机器视觉是集光学成像、人工智能、自动化控制等多方面技术于一体的行业。工业机器视觉产业链上游为零部件及软件算法，中游为视觉装备及方案，下游为具体的应用场景与行业。上游的零部件及软件算法占机器视觉80%的价值量。 2. 技术、产业、政策三重利好，助推我国机器视觉产业发展。 3. 国产厂商技术逐渐成熟，国产替代正...

  • 基于深度学习的机器视觉应用场景

    工业机器视觉产业链 1. 高技术壁垒赛道，产业链上游价值量高。工业机器视觉是集光学成像、人工智能、自动化控制等多方面技术于一体的行业。工业机器视觉产业链上游为零部件及软件算法，中游为视觉装备及方案，下游为具体的应用场景与行业。上游的零部件及软件算法占机器视觉80%的价值量。 2. 技术、产业、政策三重利好，助推我国机器视觉产业发展。 3. 国产厂商技术逐渐成熟，国产替代正...

  • 基于机器视觉的表面缺陷检测难题研究

    随着新一代信息技术与制造业的深入融合，引发制造业产生巨大变革，逐步从数量扩增向质量提升转变。通过提升产品质量来生产高附加值、高利润的产品，可以实现产品竞争力的跃升，所以，加强品质检验是制造业生产中最常用的方式。 影响产品品质的因素多种多样，例如外观品质、功能品质、性能品质等。用户和生产企业对产品质量的要求越来越高，除了较高的功能品质和性能品质之外，对外观品质的要求也在逐年提高...

  • 基于机器视觉的缺陷检测的原理与方法

    基于统计分类的方法： （1）基于KNN方法（最近邻法）：利用相似度，找出k个训练样本，然后打分，按得分值排序。 （2）基于Naive Bayes算法：计算概率，构建分类模型。 引导： 医生对病人进行诊断就是一个典型的分类过程，任何一个医生都无法直接看到病人的病情，只能观察病人表现出的症状和各种化验检测数据来推断病情，这时医生就好比一个分类器，而这个医生诊断的准确率，与他当初...

  • 基于机器视觉的图像灰度化方法比较分析

    1 引言 由于现代工业生产中大部分的工件是彩色物件，而对于计算机来说彩色图片包含的信息太多，以至于对于计算机来说任务过于繁重。处理图像的时候，要分别对RGB三种分量进行处理，实际上RGB并不能反映图像的形态特征，只是从光学的原理上进行颜色的调配。因此选择一种合适的并且使用的灰度化算法作为预处理的方式对于工业生产和信息处理具有非常重大的意义。 2 图像灰度化的定义 将RGB图像转...

  • 基于机器视觉对位系统图像处理方法

    直线工具拟合目标边缘，求出目标角度。 匹配作为粗定位使用，直线工具跟随粗定位自动改变位置；对于目标比较固定的情况，可不采用粗定位功能。 当不需要粗定位时，可跳过匹配类参数调整，直接对测量类参数进行调整。 1.模板选择与直线工具摆放 在主处理下拉列表中选择【边缘匹配+单直线】，在图像范围内显示橙色矩形框和直线工具。如果未见，请点击工具栏上方的【重置控件】。 1.1模板选择...

  • 节卡机器人基于机器视觉的车灯接插件视觉检测系统

    汽车车灯是汽车照明的关键部件，通常由灯泡、电机、传感器等多种不同的电气部件组成，这些部件需要通过线束和连接器等接插件进行连接。如果线束或连接器失效，会严重影响车灯质量和性能。因而，在生产过程中，对汽车线束和连接器等接插件进行检测十分重要。 人工检测痛点：传统的汽车电子接插件质量检测工作主要依靠人工目视检查，存在效率低、检测标准不统一、检测精度低、人力成本高等问题。 解决...

  • 基于机器视觉的缺陷检测常用算法有哪些

    压铸模服役过程中的工作环境恶劣，模具零件表面不仅需要承受高速金属液的冲刷，还要经历合模、压射、开模、冷却过程中剧烈的热交换，故压铸在生产过程中容易出现疲劳裂纹、断裂、磨损以及冲蚀等缺陷。如果不能及时发现并采取应对措施，模具零件缺陷会对正常的生产活动产生影响，不仅会导致零件生产质量出现问题，而且会引发安全隐患，甚至造成严重的安全事故。所以对模具零件缺陷的实时检测尤为重要，传统的巡...

  • 基于机器视觉技术的人车路特征提取中的应用案例

    随着经济的快速发展，中国机动车保有量突破4.26亿辆，成为全球机动车保有量最大的国家，汽车数量的急剧增加导致各类交通事故频发，造成大量的财产损失和人员伤亡，给社会带来了巨大的安全隐患。在以往的交通事故中，由于高疲劳、接打电话分心等驾驶员状态造成的交通事故占比庞大，已经成为威胁生命安全的最大杀手。因此，如何精准预测驾驶员状态进而提高车辆驾驶安全性已成为人们关注的焦点。 有研究...

  • 基于机器视觉的安全气囊检测系统介绍

    摘要 利用图像处理与机器视觉技术开发了一套安全气囊检测系统，实现了对安全气囊生产过程某一工位处关键尺寸的亚像素测量。介绍了该检测系统的总体组成和主要工作流程; 分别介绍了该系统的软硬件设计; 并选取实际气囊对所开发的检测系统进行了可行性、有效性的验证。通过实验表明该系统的检测结果符合实际生产的要求。 21 世纪以来，汽车行业发展迅猛。安全气囊作为汽车的安全辅助工具，它的...

  • 基于机器视觉的安全气囊检测系统

    利用图像处理与 机器视觉 技术开发了一套安全气囊 检测 系统，实现了对安全气囊生产过程某一工位处关键尺寸的亚像素测量。介绍了该检测系统的总体组成和主要工作流程; 分别介绍了该系统的软 硬件 设计; 并选取实际气囊对所开发的检测系统进行了可行性、有效性的验证。通过实验表明该系统的检测结果符合实际生产的要求。 21 世纪以来，汽车行业发展迅猛。安全气囊作为汽车的安全辅助工具...

  • 基于机器视觉引导使机械臂完成自主抓取的系统方案

    摘要：为了减少机械臂在产品分类、抓取过程中的执行时间，降低定位误差，以提高生产效率。针对传统机器人仅能执行预定义轨迹任务的局限性，本文提出一种结合视觉识别系统的机械臂抓取方案。该方案中的视觉识别系统可同时检测待抓取目标的颜色和形状属性，并采用模板匹配法对目标物体进行轮廓匹配；而执行抓取任务的执行装置采用六轴机械臂xArm；最后，使用眼在手上(Eye-in-Hand)视觉-机械臂...

  • 基于机器视觉技术的料堆三维体积测量

    1、前言：在工业领域，进行工业生产需要堆放各种矿物质原料，比如燃煤、砂石、稀土和矿石等，从而形成大量形态各异的料堆。实时且准确地估算这些料堆的体积（土方量），是保证生产正常进行的重要数据保障。目前主要有两种方式：1）采用移动三维激光扫描仪：可以由人工手持三维激光扫描仪以移动非接触测量的方式对料堆进行360°扫描进行三维数据采集，再由专业的分析处理软件将数据进行三维建模，还原为真...

  • 诚迈科技基于机器视觉技术打造一体化的工业视觉软件解决方案

    工业4.0的核心是智能制造。而在智能制造赛道，工业AI质检正在快速奔跑。 智能制造要通过数据和算法，实现网络化智能工厂，使信息在整个供应链上互联互通、生产效率提升、风险降低。当下，以机器视觉为核心的AI质检方案，正在被广泛地应用于3C电子产品、汽车、钢铁、能源、纺织等制造领域。 据IDC《中国AI赋能的工业质检解决方案市场分析，2021》报告指出，工业AI视觉质检市场已...

  • 基于机器视觉的工业机器人定位技术简析

    当我们谈论日益热门的工业4.0、智能制造这些话题时，机器人是一个无论如何也绕不开的问题。机器人的智能化程度影响着整个工业演化的进程，传统的机器人仅能在严格定义的结构化环境中执行预定指令动作，缺乏对环境的感知与应变能力，这极大地限制了机器人的应用。利用机器人的视觉控制，不需要预先对工业机器人的运动轨迹进行示教或离线编程，可节约大量的编程时间，提高生产效率和加工质量。这就是我们标题...

  • ABI报告看好未来基于深度学习的机器视觉摄像头应用

    全球科技市场咨询公司ABI Research的分析报告《基于深度学习（DL）的机器视觉在智慧城市中的应用》显示，2025年搭载AI芯片组的智能摄像头装机量将达到3.5亿台以上。预计2025年出货的摄像头中，超过65%的摄像头将至少配备一个AI芯片组。 这种摄像头将采用深度学习（DL）模型，在智能交通管理、资产管理、人流监控和管理、物理和周界安全以及预防性威胁检测等应用中实现...

  • 基于机器视觉的太阳能电池片外观缺陷检测

    引言 随着国内外对清洁能源需求的增加以及各国政府对清洁能源补助的提高，光伏组件的需求也在快速增长。为保证产能及组件品质的可靠性，高精度、高速太阳能电池片的全自动焊机成为光伏企业的首选。目前这些设备大多依赖进口，然而进口设备高昂的价格很大程度上增加了太阳能发电的成本，急需研制出高水平的太阳能电池片焊接设备来满足市场的需求。电池片焊接设备的精度、速度与电池片的完整性相关。传统的...

  • 基于机器视觉的太阳能电池片外观缺陷检测

    引言 随着国内外对清洁能源需求的增加以及各国政府对清洁能源补助的提高，光伏组件的需求也在快速增长。为保证产能及组件品质的可靠性，高精度、高速太阳能电池片的全自动焊机成为光伏企业的首选。目前这些设备大多依赖进口，然而进口设备高昂的价格很大程度上增加了太阳能发电的成本，急需研制出高水平的太阳能电池片焊接设备来满足市场的需求。电池片焊接设备的精度、速度与电池片的完整性相关。传统的...

  • 基于ZynqArtix-7的GigE机器视觉方案

    ...

  • 基于毫米波雷达和机器视觉的夜间前方车辆检测

    为研究夜间追尾事故中本车智能防撞预警方法，本文提出了一种基于毫米波雷达和机器视觉的前方车辆检测方法。利用多传感器融合数据，检测前方车辆的距离、速度等。建立传感器之间转换关系，转换雷达目标的世界坐标到图像坐标。   在图像上形成感兴趣区域，利用图像处理方法减少干扰点，运用 Dempster-Shafer（D-S）证据理论，融合特征信息，得到总的信任度值检验感兴趣区域内的车辆。实验...

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