工業(yè)制造、機(jī)器視覺(jué)、ai 文章進(jìn)入工業(yè)制造、機(jī)器視覺(jué)、ai技術(shù)社區(qū)

機(jī)器視覺(jué)的四大類應(yīng)用

機(jī)器視覺(jué)可說(shuō)是工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)的靈魂之窗，從物件/條碼辨識(shí)，產(chǎn)品檢測(cè)、外觀尺寸量測(cè)導(dǎo)機(jī)械手臂/傳動(dòng)設(shè)備定位，都是機(jī)器視覺(jué)技術(shù)可以發(fā)揮的舞臺(tái)。因此它的應(yīng)用范圍十分廣泛，行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域更是多到令人眼花繚亂。第一種是用來(lái)檢測(cè)的，包括尺寸檢測(cè)、顏色檢測(cè)，表面外觀檢測(cè)等等。檢測(cè)是機(jī)器視覺(jué)工業(yè)領(lǐng)域最重要的應(yīng)用之一，光學(xué)篩選機(jī)，幾乎所有產(chǎn)品都是需要檢測(cè)，而人工檢測(cè)存在較多的毛病，人工檢測(cè)準(zhǔn)確性低，工作效率低，準(zhǔn)確性沒(méi)辦法保證，檢測(cè)速度慢。第二種就是用它來(lái)定位的。視覺(jué)定位要求機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)能夠快速準(zhǔn)確的找到被測(cè)零件并確認(rèn)其位置
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報(bào)告 | 人工智能大趨勢(shì)下機(jī)器視覺(jué)行業(yè)現(xiàn)狀與發(fā)展前景展望

一、我國(guó)機(jī)器視覺(jué)處在快速發(fā)展階段，行業(yè)需求快速提升　　1.1機(jī)器視覺(jué)優(yōu)勢(shì)明顯，下游應(yīng)用歸為四大功能　　據(jù)美國(guó)自動(dòng)成像協(xié)會(huì)（AIA）定義，根據(jù)美國(guó)制造工程協(xié)會(huì)（SME）機(jī)器視覺(jué)分會(huì)和美國(guó)機(jī)器人工業(yè)協(xié)會(huì)（RIA）自動(dòng)化視覺(jué)分會(huì)，機(jī)器視覺(jué)是通過(guò)光學(xué)裝置和非接觸的傳感器，自動(dòng)地接收和處理一個(gè)真實(shí)物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的裝置?！　∫粋€(gè)典型的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通常包含由軟件和硬件兩部分：光源及光源控制器、鏡頭、相機(jī)等硬件負(fù)責(zé)成像功能，視覺(jué)控制系統(tǒng)負(fù)責(zé)圖像處理分析，輸出分析結(jié)果至智能設(shè)備的其他執(zhí)行機(jī)構(gòu)
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讓10GigE機(jī)器視覺(jué)變得可靠且經(jīng)濟(jì)實(shí)惠-包括多攝像頭設(shè)置

概述快速檢測(cè)線、半導(dǎo)體工廠、智能交通系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)分析和容積捕捉等多種視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景都需要高分辨率、高 FPS 和高數(shù)據(jù)傳輸率來(lái)達(dá)到更好的結(jié)果。對(duì)于希望利用幀率更快和分辨率更高的機(jī)器視覺(jué)攝像頭來(lái)改進(jìn)輸出的視覺(jué)系統(tǒng)工程師來(lái)說(shuō)，從 1GigE 升級(jí)到 10GigE 是顯而易見(jiàn)的選擇。然而，根據(jù) AIA（自動(dòng)成像協(xié)會(huì)）的研究，其采用相當(dāng)緩慢。考慮到這種升級(jí)帶來(lái)的三個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)：可靠性（丟包）、高 CPU 使用率和高延遲，這一點(diǎn)可以理解。本文介紹了 Teledyne FLIR Oryx + Myricom&
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用小型載板傳輸4臺(tái)相機(jī)的數(shù)據(jù)流：快速原型設(shè)計(jì)

嵌入式視覺(jué)組件一直很受歡迎，被眾多應(yīng)用所采用。所有這些應(yīng)用的共同點(diǎn)是需要在狹小的空間內(nèi)集成越來(lái)越多的功能。通常，讓這些系統(tǒng)在邊緣做出決策也是很有利的。為了支持此類系統(tǒng)，包括快速原型設(shè)計(jì)的能力，Teledyne FLIR 推出了?Quartet? 嵌入式 TX2 解決方案。這種定制的載板可在滿帶寬下輕松集成最多?4 臺(tái) USB3 機(jī)器視覺(jué)相機(jī)。它包括 NVidia Jetson 深度學(xué)習(xí)硬件加速器，預(yù)先集成了?Teledyne FLIR 的 Spinnaker? SDK。通常，
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引入機(jī)器視覺(jué)設(shè)備要知道哪些知識(shí)？

　　機(jī)器視覺(jué)是人工智能正在快速發(fā)展的一個(gè)分支，是用機(jī)器代替人眼來(lái)做測(cè)量和判斷。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)是通過(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)，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，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);圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來(lái)抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作?！　∪缃?，隨著工業(yè)4.0的到來(lái)，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在工業(yè)自動(dòng)化中逐漸起著十分重要的地位，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新，推動(dòng)了工業(yè)自動(dòng)化、智慧安防以及人工智能等行業(yè)的進(jìn)步，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展為這項(xiàng)技術(shù)
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機(jī)器視覺(jué)常用的三種目標(biāo)識(shí)別方法解析

　　隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)很多需要人工來(lái)手動(dòng)操作的工作，漸漸地被機(jī)器所替代。傳統(tǒng)方法做目標(biāo)識(shí)別大多都是靠人工實(shí)現(xiàn)，從形狀、顏色、長(zhǎng)度、寬度、長(zhǎng)寬比來(lái)確定被識(shí)別的目標(biāo)是否符合標(biāo)準(zhǔn)，最終定義出一系列的規(guī)則來(lái)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。這樣的方法當(dāng)然在一些簡(jiǎn)單的案例中已經(jīng)應(yīng)用的很好，唯一的缺點(diǎn)是隨著被識(shí)別物體的變動(dòng)，所有的規(guī)則和算法都要重新設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)，即使是同樣的產(chǎn)品，不同批次的變化都會(huì)造成不能重用的現(xiàn)實(shí)。　　而隨著機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，很多肉眼很難去直接量化的特征，深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)這些特征，這就是深度學(xué)習(xí)
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機(jī)器視覺(jué)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用

　　機(jī)器視覺(jué)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用較少，但在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量等級(jí)、檢測(cè)、農(nóng)田病蟲(chóng)害蟲(chóng)害控制、農(nóng)業(yè)自動(dòng)采集系統(tǒng)、農(nóng)作物生長(zhǎng)過(guò)程檢測(cè)、農(nóng)業(yè)機(jī)器導(dǎo)航等方面都取得了突破。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在農(nóng)作物、農(nóng)產(chǎn)品等認(rèn)識(shí)方面比眼睛具有更客觀、更標(biāo)準(zhǔn)的特征，但由于農(nóng)田環(huán)境的復(fù)雜多變和非結(jié)構(gòu)性特性，機(jī)器視覺(jué)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)還不成熟?！　∫?、在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量分類和檢驗(yàn)中的應(yīng)用　　農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量等級(jí)可以決定農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量和農(nóng)產(chǎn)品的商品價(jià)值。人工分類耗時(shí)長(zhǎng)，分類準(zhǔn)確度不高，利用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)處理農(nóng)產(chǎn)品圖像，根據(jù)預(yù)設(shè)的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)完成自動(dòng)分級(jí)，不僅能達(dá)到良好的分級(jí)和
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機(jī)器視覺(jué)表面缺陷檢測(cè)

　　機(jī)器視覺(jué)技術(shù)是一種無(wú)觸碰、沒(méi)有受損的的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)性，是完成機(jī)器設(shè)備自動(dòng)化技術(shù)、智能化和精準(zhǔn)操縱的合理方式，具備可以信賴、頻帶回應(yīng)覆蓋面廣、在嚴(yán)酷條件下長(zhǎng)期工作中、提高效率的優(yōu)勢(shì)。機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)軟件根據(jù)合理的光源和圖像感應(yīng)器(CCD監(jiān)控?cái)z像頭)獲得商品的表面圖像，應(yīng)用對(duì)應(yīng)的圖像解決優(yōu)化算法獲取圖像的特點(diǎn)信息，隨后依據(jù)特點(diǎn)信息對(duì)表面缺點(diǎn)開(kāi)展精準(zhǔn)定位、鑒別、歸類和統(tǒng)計(jì)分析、儲(chǔ)存、查看等。視覺(jué)系統(tǒng)表面視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)軟件的基礎(chǔ)構(gòu)成　　主要包含圖像收集控制模塊、圖像解決控制模塊、圖像剖析控制模塊、數(shù)據(jù)庫(kù)管理和工
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機(jī)器視覺(jué)的來(lái)源與發(fā)展

　　視覺(jué)是人類強(qiáng)大的感知方式，它為人們提供了關(guān)于周?chē)h(huán)境的大量信息，使人們能有效地與周?chē)h(huán)境進(jìn)行交互。據(jù)統(tǒng)計(jì)，人類從外界接收的各種信息中80％以上是通過(guò)視覺(jué)獲得的，人類有50％的大腦皮層參與視覺(jué)功能運(yùn)轉(zhuǎn)?！　￡P(guān)于視覺(jué)有很多有趣的發(fā)現(xiàn)，比如螳螂蝦的眼睛能探測(cè)到偏振光。人眼以及普通相機(jī)只能感受到光的強(qiáng)度信息而不能探測(cè)到光的偏振信息。澳大利亞昆士蘭大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn)，螳螂蝦的復(fù)眼（見(jiàn)圖1-2）能探測(cè)到偏振光。根據(jù)生物醫(yī)學(xué)及光學(xué)方面的理論知識(shí)，生物組織特性與偏振信息有關(guān)，所以螳螂蝦的眼睛是能夠“診斷”出生物組織的
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在一個(gè)小型嵌入式解決方案上為流式傳輸4x應(yīng)用制作原型的步驟

空間內(nèi)容納更多的功能。當(dāng)這些系統(tǒng)在邊緣做出決策時(shí)，這往往十分有利。為了使這樣的系統(tǒng)成為可能，包括實(shí)現(xiàn)快速制作原型的能力，Teledyne FLIR 推出了 Quartet? TX2 嵌入式解決方案。這款定制的載板可輕松集成最多 4 個(gè)全帶寬 USB3 機(jī)器視覺(jué)相機(jī)。為了強(qiáng)調(diào)預(yù)裝了 Spinnaker SDK 的 Quartet 可以實(shí)現(xiàn)的功能，我們介紹了受 ITS（交通系統(tǒng)）啟發(fā)制作原型所采取的步驟，這個(gè)原型可以同時(shí)運(yùn)行四個(gè)相似的應(yīng)用，其中三個(gè)使用深度學(xué)習(xí)。具體如下：●? ?應(yīng)用 1：
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AMS紅外點(diǎn)陣投射器為L(zhǎng)uxonis機(jī)器人3D視覺(jué)系統(tǒng)點(diǎn)睛

艾邁斯歐司朗（AMS）與Luxonis建立新的合作伙伴關(guān)系。Luxonis為自動(dòng)導(dǎo)引車(chē)（AGV）、機(jī)器人、無(wú)人機(jī)等提供3D感測(cè)解決方案，協(xié)助創(chuàng)建高質(zhì)量3D地圖，用于物體偵測(cè)和避障等應(yīng)用。該3D感測(cè)解決方案的核心組成部分包括紅外光源，采用了艾邁斯歐司朗的Belago 1.1紅外點(diǎn)陣投射器。Belago 1.1將VCSEL芯片、專有的光學(xué)系統(tǒng)、緊湊結(jié)實(shí)的封裝加以整合，非常適合于主動(dòng)立體視覺(jué)（ASV）應(yīng)用。艾邁斯歐司朗紅外點(diǎn)陣投射器Belago 1.1，為L(zhǎng)uxonis新型機(jī)器人3D視覺(jué)系統(tǒng)點(diǎn)睛透過(guò)主動(dòng)立體視覺(jué)
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基于機(jī)器視覺(jué)的鋼軌表面損傷檢測(cè)研究*

目的：為探尋鋼軌表面?zhèn)麚p機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)有效方法，驗(yàn)證經(jīng)典的5種邊緣檢測(cè)算法在鋼軌表面損傷檢測(cè)；方法：利用采集的帶扎傷鋼軌圖片，在MATLAB2016版本進(jìn)行檢測(cè)實(shí)驗(yàn)；結(jié)果：log檢測(cè)法、Canny檢測(cè)法存在錯(cuò)檢，roberts檢測(cè)法、prewitt檢測(cè)法、sobe檢測(cè)法錯(cuò)在漏檢；結(jié)論：經(jīng)典的5種邊緣檢測(cè)算法在鋼軌表面損傷檢測(cè)無(wú)法達(dá)到工業(yè)級(jí)效果。
關(guān)鍵字：機(jī)器視覺(jué) 邊緣檢測(cè)算法鋼軌表面損傷 202112

一種基于機(jī)器視覺(jué)的模糊圖像復(fù)原算法*

在加工件位置發(fā)生移動(dòng)的情況下，嘗試用機(jī)器視覺(jué)分析的技術(shù)來(lái)獲取均勻運(yùn)動(dòng)的被測(cè)物表面的細(xì)節(jié)信息。由于相機(jī)和被捕獲物體之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)，圖像可能會(huì)變得模糊。因此，在后續(xù)分析之前，必須通過(guò)消除運(yùn)動(dòng)引起的失真來(lái)恢復(fù)和還原圖像，從而可以以特定的算法來(lái)還原和識(shí)別原始圖像，以實(shí)現(xiàn)深層的研究目的。
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將機(jī)器視覺(jué)提速20倍！瑞薩DRP是怎么做到的？

工業(yè)生產(chǎn)要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，必然離不開(kāi)機(jī)器視覺(jué)的幫忙。RZ/A2M集成了瑞薩特有的DRP（動(dòng)態(tài)可重新配置處理器）技術(shù)，擁有超高性能的圖形圖像處理能力。DRP在擁有硬件級(jí)別運(yùn)算能力的同時(shí)，也能夠從軟件層面對(duì)運(yùn)算邏輯進(jìn)行實(shí)時(shí)修改，保證了靈活性的同時(shí)也擁有不俗的圖像處理能力。本文中，我們將重點(diǎn)介紹RZ/A2M在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)，包括更高的圖像處理能力以及超低的功耗?！緑ideo】視頻中的機(jī)械臂之所以能夠如此靈活的識(shí)別并抓取目標(biāo)物體，是因?yàn)橛蠷Z/A2M獨(dú)有的DRP模塊對(duì)機(jī)器視覺(jué)的圖像處理過(guò)程進(jìn)行加速。外接的顯
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高產(chǎn)能生產(chǎn)線的正確打開(kāi)方式，研華EPC-U2217機(jī)器視覺(jué)解決方案

隨著技術(shù)的進(jìn)步和智能制造的發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)在智能工廠的作用越來(lái)越重要。當(dāng)我們以為工廠產(chǎn)線上還都是低技術(shù)的勞動(dòng)者手動(dòng)檢測(cè)產(chǎn)品外觀、印刷錯(cuò)誤和產(chǎn)品標(biāo)簽尺寸，每天996地在生產(chǎn)線上當(dāng)螺絲釘。實(shí)際上，現(xiàn)代智能工廠生產(chǎn)線里已經(jīng)在利用機(jī)器視覺(jué)方案，通過(guò)大量的信息識(shí)別、數(shù)據(jù)積累及處理判斷零部件質(zhì)量是否合格，借此提高生產(chǎn)線的良率。據(jù)Frost ＆ Sullivan 預(yù)計(jì)到 2022 年，全球機(jī)器視覺(jué)設(shè)備市場(chǎng)規(guī)模將增長(zhǎng)到 136.2 億美元，亞太地區(qū)將繼續(xù)成為全球最大的市場(chǎng)，因?yàn)樾袠I(yè)加大了對(duì)質(zhì)量檢驗(yàn)的需求。研華某客戶為提高生
關(guān)鍵字：研華嵌入式工控機(jī) 智能工廠機(jī)器視覺(jué) 工業(yè)自動(dòng)化

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工業(yè)制造、機(jī)器視覺(jué)、ai介紹

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