最近读了《Object detection with location-aware deformable convolution and backward attention filtering》，这是⼀篇2019年刊登在CVPR上的CV论⽂。与解决普适性的CV任务不同，作者CHEN ZHANG和JOOHEE KIM希望解决的是⾃动驾驶中计算机视觉的⽬标检测问题，如何检测距离摄像头较远的交通参与者
摘要：对斜拉桥拉索的检测是斜拉桥病害预防中的一个重要课题。拉索表面保护材料层的病害主要有腐蚀、锈蚀、缺损、开裂、磨损、老化等;当今主要采用人工检测法对拉索表面保护层进行缺陷检测。为了快速有效地对拉索表面缺陷检测,本文设计了基于计算机视觉的表面缺陷检测方法。但是拉索处于开放环境中,采集到的拉索表面图像受到自然光以及拉索晃动等影响,使得检测拉索表面的缺陷具有很大的挑战。本文设计了一种视觉检测系统。首先
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2023-10-19 10:37:10
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机器视觉是通过计算机来模拟人类视觉功能，以让机器获得相关视觉信息和加以理解。可分为“视”和“觉”两部分原理，“视”是将外界信息通过成像来显示成数字信号反馈给计算机，需要依靠一整套的硬件解决方案，包括光源、相机、图像采集卡、视觉传感器等；“觉”则是计算机对数字信号进行处理和分析，主要是软件算法。机器视觉系统机器视觉在工业上应用领域广阔，核心功能包括：测量、检测、识别、定位等。产业链可以分为上游部件级
SIMV薄膜表面缺陷检测仪快速检测产品表面缺陷——赛默斐视专业表面瑕疵检测设备供应 【SIMV薄膜表面缺陷检测仪】产品说明： 在薄膜的实际生产过程中，由于各方面因素的影响，薄膜表面会出现诸如孔洞、蚊空、黑点、晶点、划伤、斑点等缺陷问题，影响了薄膜的质量，给生产商而来了一些的损失。人眼往往不能及时准确的判断出缺陷问题，深圳盈泰德科技有限公司有着多年的机器视觉行业经验，在机器视觉的应用领域上积
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2024-09-06 23:43:57
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目前市场上提出了基于机器视觉的检测方法。例如，对螺钉和非接触螺母的检查要求非常严格。另外，螺丝和螺母的使用量一般都很大，这一般是大规模生产。因此，随着计算机技术的发展，基于机器视觉的螺丝和螺母形状检测设备效率高，检测速度快，无需手动操作即可自动卸载。基于机器视觉的表面缺陷检测技术应运而生。在工业4.0时代，面向市场的零部件生产越来越准确，但雇佣成本在增加，劳动效率和稳定性不高，误检和漏检率也很高。
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2023-11-28 15:05:27
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原创
2023-04-25 22:12:34
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计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》在介绍Python基础、OpenCV基础、计算机视觉理论基础、深
原创
2022-08-15 10:38:53
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在工业中使用高光面材质加工一些平整度较高，且表面要求较高的工件，如手机logo，军用设备中的导光板等产品，如下图为维视智造为苹果LOGO瑕疵检测。 此类型的工样品本身是属于镜面反光，工件本身平整度高，且易粘黏油污、手印等难点，问题点**反光问题：**由于材质表面光洁度很高，已经形成一个高光镜面，光源即使在很弱的状态下，表面的反光也会有非常强的对比度，这种对比度会把表面本身的杂质、划痕、研磨痕等缺陷
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2024-09-03 20:50:16
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前言现今，深度学习发展如此迅猛，在计算机视觉、自然语言处理、广告推荐及广告点击率预估等领域都取得巨大的突破。在计算机视觉领域中的目标检测被广泛的应用到实际生产生活中。例如：人脸检测、行人车辆检测、通用物体检测、文本检测等。以及在专属领域内的检测还有：瑕丝检测、违禁物品检测等。而目标检测也为后续的图像分类、图像分割、目标追踪提供了基础。1目标检测算法1.1目标检测的定义目标检测的定义：目标检测在图片
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2023-10-10 14:06:27
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本文给出了目前目标检测中的一些问题和挑战。几年前，在图像中寻找并分类单个物体是一项极其困难的任务。今天，在计算机视觉的帮助下，数字设备可以简单快速地识别图像的内容，这为不同领域的视觉数据理解和分析开辟了新的途径。现在的物体检测的作用是什么？具有目标检测的设备可以找到目标，在其周围画出矩形边界框，并确定每个被检测目标的类别。目标检测应用程序应用于许多不同的行业，包括零售、体育、医疗保健、营销、室内设
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2023-10-06 19:45:42
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参考教材：计算机视觉 编程 【人民邮电出版社】语言：python 软件：VS code图像拼接基本原理：将两幅或多幅具有重叠区域的图像，通过特征匹配将具有相同的特征点（SIFT特征点）的图像拼接在一起，将来自多个不同视角拍摄的图像变换到同一视角下，拼接成一张宽视野图像。基本流程：针对某个场景拍摄多张/序列图像计算第二张图像与第一张图
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2024-04-13 08:53:29
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导读：传统的工业生产制造，由于科学技术的限制仍然主要采用人工检测的方法去检测产品表面的缺陷，这种方法由于人工的限制和技术的落后，不仅检测产品的速度慢、效率低下，而且在检测的过程中容易出错，从而导致了检测结果的不精确。当今社会，随着计算机技术，人工智能等科学技术的出现和发展，以及研究的深入，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件，主观判断
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2024-02-27 13:43:53
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主要内容： 1、一个例子解释为什么要进行特征检测 2、图像特征 3、点特征检测：Harris角点、MOPS、SIFT 4、边缘检测：一阶微分算子、二阶微分算子、Canny算子 一、为什么要检测特征？ 举一个例子：全景图像拼接，给定两张图像，如何拼接成一张大图？ 步骤一：检测特征点 步骤二：匹配特征点 步骤三：图像适配 二、图像的特征有哪些？ 计算机视觉中常用的图像特征包括：
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2023-12-06 20:32:11
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1 简介为了不断提高产品质量和生产效率,金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。本论文针对金属工件表面的多种缺陷,设计了一套能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。2 部分代码function varargout = System(varargin)% SYSTEM MATLAB code for System.fig% SYSTEM, by it
原创
2022-05-01 00:07:12
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原创
2023-03-13 22:03:43
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文章目录一、人脸检测技术原理1、原理总说2、基于肤色高斯模型实现人脸区域分割提取的原理3、根据人脸特征筛选二、人脸识别程序流程三、实现步骤1、利用肤色高斯模型完成人脸区域提取2、人脸区域形态学处理3、人脸区域的筛选和标定四、结果展示 一、人脸检测技术原理1、原理总说在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提
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2023-11-27 08:00:09
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一、工业相机丢包问题前言使用环境： 海康的工业相机相机、海康MVS软件。问题描述： 通过架设的两个相机采集图像，其中一个相机采集图像数量少于另一个相机。MVS提示相机丢包。
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2024-05-30 08:50:42
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是的，机器学习是计算机视觉应用中必不可少的一部分。在计算机视觉中，需要对图像或视频数据进行识别、分类、分割等处理，这些任务通常需要基于大量数据进行训练和优化。计算机视觉的应用是否需要机器学习支持？机器学习可以通过对大量图像或视频数据进行训练，学习出对数据的特征提取、分类、检测等能力。常用的机器学习算法包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、支持向量机（
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2023-12-28 05:02:45
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基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今，它被广泛用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别等。那么什么是深度学习？深度学习是如何应用在视觉检测上的呢？什么是深度学习？深度学习是机器学习技术的一个分支，由人工神经网络组成分类识别器。其工作原理是教机器通过实例学习，为神经网络提供特定类型数据的标记示例，然后提取这些示例之间的共同模式，将其转换为包含这些信息的神经
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2023-10-03 18:17:31
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# 计算机视觉在故障检测中的应用
随着工业自动化的快速发展，设备故障检测已经成为确保生产效率和安全性的重要任务。计算机视觉技术作为一种高效、智能的监测手段，在工业故障检测中展现出巨大的潜力。本文将简要介绍计算机视觉在故障检测中的基本概念，应用，以及一个简单的代码示例，以帮助大家理解这一前沿技术。
## 什么是计算机视觉？
计算机视觉是让计算机“看”和“理解”图像和视频的技术。它通过分析图像数
