机器视觉

详解机器视觉工业镜头的23个相关专业术语

机器视觉系统中,镜头相当于人的眼睛,其主要作用是将目标的光学图像聚焦在图像传感器(相机)的光敏面阵上。视觉系统处理的所有图像信息均通过镜头得到,镜头的质量直接影响到视觉系统的整体性能。

决定机器视觉系统性能的十大重要因素

着全球制造市场的竞争日益激烈,企业需确保以最高效率运营显得很重要的。由于过程相关故障导致的停机时间被认为是非增值停机时间,直接影响公司的盈利能力。机器视觉是一个新兴领域,如果设置正确,可以减少过程效率低下。任何使用机器视觉作为机器人引导或检查的设施都应重视这一领域,以寻求可能的改进。在机器视觉系统中如果没有适当的设置,可能会导致机器视觉过程的非增值停机。

驾驶中的机器视觉技术

视觉是人类认知世界最重要的功能手段,生物学研究表明,人类获取外界信息75%依靠视觉系统,而在驾驶环境中这一比例甚至高达90%。如果能够将人类视觉系统应用到自动驾驶领域,无疑将会大幅度提高自动驾驶的准确性,而这正是当前计算机科学和自动驾驶领域最热门的研究方向之一,它就是机器视觉技术。

机器视觉之照明常识

照明的目的是增强对比度。在一幅机器视觉的图像中,对比度代表着图像信号的质量,它反应了两个区域间的差别,比如物体和背景的差别。因此,设计光源照明的第一步是确定区域间的不同,然后用光源来突出这些不同之处。

机器视觉之半导体应用

随着各项新技术的不断发展及行业需求的递增,机器视觉以其检测精度和速度高并且有效的避免人工检测带来的主观性和个体差异的优势,在工业检测领域中占有越来越重要的地位。大大提高了检测系统的效率,并可对检测系统进行数据统计和分析。

从人类到机器,3D视觉再次开启认知革命

与人类相对缓慢的进化不同的是,机器视觉的演进之路是迅速而具有颠覆意义的,机器看世界的方式也在经历着革命性突破。首先是色彩维度,正如婴儿的“视界”早期只有黑白两色,早期的摄影受感光材料以及后期技术的局限只能记录单调的黑白世界。直到19世纪末,随着光学研究的突破,摄影师采用不同颜色滤镜拍摄并经过后期合成彩色照片,使得机器的视觉能力向前迈出第一步。

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