机器视觉

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

机器视觉引发的智能制造领域变革

随着柔性制造系统的推广和传感、模式识别等技术的发展,针对工业需求的视觉和图像技术逐步成熟,制造业信息获取能力加强。视觉和图像技术搭载在摄像头、传感器、雷达等智能硬件内,能够实现图像信息的获取和分析。

面向工业的视觉和图像分析技术逐步成熟,制造业信息获取能力不断增强

随着柔性制造系统的推广和传感、模式识别等技术的发展,针对工业需求的视觉和图像技术逐步成熟,制造业信息获取能力加强。视觉和图像技术搭载在摄像头、传感器、雷达等智能硬件内,能够实现图像信息的获取和分析。信息从传统的单一维度数据拓展为包含速度、尺寸、色谱等信息的多维度立体海量数据,并同设计信息和加工控制信息集成,为后续工况监测、质量检验等生产环节提供数据支撑。制造业信息获取渠道得到拓展,信息获取效率大幅提升。华睿科技发布多系列面阵相机、高分辨率定焦镜头产品以及读码、结构光3D相机等最新产品,通过isp算法保证图像质量,可广泛应用于工业生产领域。

机器视觉结合信息网络技术催生新服务内容,生产监控智能化水平得到提升

一文了解摄像头、雷达、激光雷达及V2X的作用及局限性

目前,全球车企和诸多初创公司利用各类技术提升车辆的“视觉”能力及对驾驶环境的应对。然而,各类技术也存在诸多限制及可靠性要求,详见下文。

据外媒报道,目前,全球车企和诸多初创公司利用各类技术提升车辆的“视觉”能力及对驾驶环境的应对。然而,各类技术也存在诸多限制及可靠性要求,如下:

摄像头:摄像头采用光波来探查环境,务必获得先进机器学习的支持,实现图像识别。摄像头在识别图形方面的效率最高,但其探查精度及对环境的应变能力会受到强光、暴雨、漆黑夜间的影响。

雷达:其技术与飞机用导航类似,该类系统利用电磁波(electromagnetic waves)提供最精准的目标物间距。车载雷达的数量越多,图像的精度就越高,但这会提升其雷达相互干扰的几率。不同的电磁波频率可被用于研发不同的外部世界感知能力,提供远距离视图及近距离详图。

机器视觉设计五个要素

机器视觉在中国的发展已有十余个年头。过去十年是机器视觉产业在中国市场发展最快的十年,经过一定时期的普及与推广,机器视觉已逐渐为广大客户所熟知,而且应用范围,也逐渐开始扩大,大规模的应用领域由起初的电子、制药等行业,逐步扩展到包装、印刷等各大领域。

机器视觉市场在发展,机器视觉技术在进步,在以不断满足客户发展需求的同时,最基本需求的满足也是不容忽视的。一直以来,我国的科技水平都处于不断发展的阶段,机器视觉技术作为科技发展的产物,为了更好的适应行业需求,也在不断的优化升级。纵观行业发展,国内机器视觉市场机遇与挑战并存,而行业技术的升级更显得尤为必要了。

在工业生产领域,工业机器人检测产品很大程度上依靠机器视觉,视觉的灵敏度将直接影响产品的检测速度和检测质量,因此设计一款质量过硬的视觉产品尤为重要,在设计过程中,设计人员会面临视觉定位、测量、检测和识别等诸多难题。

一、打光的稳定性

机器视觉中工业相机常用参数

工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件,其最基础功能就是将光信号转变成为有序的电信号。选择合适的工业相机也是机器视觉系统设计中的重要环节,工业相机不仅是直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等,同时也与整个系统的运行模式直接相关。

工业相机主要参数

1. 分辨率(Resolution):相机每次采集图像的像素点数(Pixels),对于工业数字相机一般是直接与光电传感器的像元数对应的,对于工业数字模拟相机则是取决于视频制式,PAL制为768*576,NTSC制为640*480。

2. 像素深度(Pixel Depth):即每像素数据的位数,一般常用的是8Bit,对于工业数字数字相机一般还会有10Bit、12Bit等。

3. 最大帧率(Frame Rate)/行频(Line Rate):相机采集传输图像的速率,对于面阵相机一般为每秒采集的帧数(Frames/Sec.),对于线阵相机机为每秒采集的行数(Hz)。