机器视觉

机器视觉中的光源与打光

机器视觉主要解决四大问题:定位、测量、检测、识别。在机器视觉中打光和光源影响着系统的稳定性,比如在测量应用中,光照发生10%-20%的变化,就可能导致图像边缘偏移1-2个像素,这些问题在算法层面是不容易解决的。所以了解光源和打光非常重要。

机器视觉光源的作用及选择标准

机器视觉是图像技术、模式识别技术以及计算机技术发展的产物,是实现智能化、自动化、信息化的先进技术领域。机器视觉的发展带动了人工智能的进步。机器视觉系统从物理结构上来讲,一般包括以下几个部分:光源、摄像机和镜头、图像采集卡、机器视觉软件等运动控制部分。

机器视觉镜头的主要特性及选择

机器视觉系统中使用的摄像机、镜头和照明都对图像的整体质量做出了重要贡献。过去几年CMOS图像传感器技术的快速发展为镜头制造商带来了重大挑战。越来越高的传感器分辨率意味着现在有许多传感器具有更小的像素,需要更高分辨率的镜头。

视觉导航定位系统工作原理及过程

当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。

机器视觉常用术语介绍

机器视觉是配备有传感视觉仪器(如自动对焦相机或传感器)的检测机器,其中光学检测仪器占有比重非常高,可用于检测出各种产品的缺陷,或者用与判断并选择出物体,或者用来测量尺寸...等,应用在自动化生产线上对物料进行校准与定位。是计算视觉中最具有产业化的部分,主要大量应用于工厂自动化检测及机器人产业等。

机器视觉系统的组成、分类及优势

随着工业4.0时代的到来,机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要,机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。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。

机器视觉基础知识

计算机视觉:一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图像处理,用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

机器视觉入门知识总结

工业相机类型:按照输出信号类型的不同分为模拟相机和数字相机两种。而数字相机按照接口标准不同,可以分为1394相机、USB相机、CameraLink相机以及Gige相机四种。其中CameraLink接口相机能够解决大数据量传送问题;Gige接口相机能够解决长距离、快速传输问题;而1394相机和USB接口相机具有简单易用、性价比高等特点。

计算机视觉CV与机器视觉MV的区别

计算机视觉(Computer Vision, CV) & 机器视觉(Machine Vision, MV) 从学科分类上, 二者都被认为是 Artificial Intelligence 下属科目。

什么是计算机视觉?

“计算机视觉”是指用计算机实现人的视觉功能,对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉是一个处于指示前沿的领域。我们认为计算机视觉,或简称为“视觉”,是一项事业,它与研究人类或动物的视觉是不同的。它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型,从而用统计的方法来处理数据。

因此从我们的角度看,在透彻理解摄像机性能与物理成像过程的基础上,视觉对每个像素进行简单的推理,将在多幅图像中可能得到的信息综合成和谐的整体,确定像素集之间的联系以便将它们彼此分割开,或推断一些形状信息,使用几何信息或概率统计技术来识别物体。

什么是机器视觉?

机器视觉之 ICP算法和RANSAC算法

临时研究了下机器视觉两个基本算法的算法原理 ,可能有理解错误的地方,希望发现了告诉我一下

主要是了解思想,就不写具体的计算公式之类的了

ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种点集对点集配准方法,如下图1

如下图,假设PR(红色块)和RB(蓝色块)是两个点集,该算法就是计算怎么把PB平移旋转,使PB和PR尽量重叠,建立模型的