目前市场上提出了基于机器视觉检测方法。例如,对螺钉和非接触螺母检查要求非常严格。另外,螺丝和螺母使用量一般都很大,这一般是大规模生产。因此,随着计算机技术发展,基于机器视觉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。基于机器视觉表面缺陷检测技术应运而生。在工业4.0时代,面向市场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。
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CV论⽂。与解决普适性CV任务不同,作者CHEN ZHANG和JOOHEE KIM希望解决是⾃动驾驶中计算机视觉⽬标检测问题,如何检测距离摄像头较远交通参与者
摘要:对斜拉桥拉索检测是斜拉桥病害预防中一个重要课题。拉索表面保护材料层病害主要有腐蚀、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表面缺陷检测方法。但是拉索处于开放环境中,采集到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挑战。本文设计了一种视觉检测系统。首先
✅作者简介:热爱科研Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。?个人主页:Matlab科研工作室?个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器       &
原创 2023-04-25 22:12:34
163阅读
1点赞
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
导读:传统工业生产制造,由于科学技术限制仍然主要采用人工检测方法去检测产品表面的缺陷,这种方法由于人工限制和技术落后,不仅检测产品速度慢、效率低下,而且在检测过程中容易出错,从而导致了检测结果不精确。当今社会,随着计算机技术,人工智能等科学技术出现和发展,以及研究深入,出现了基于机器视觉技术表面缺陷检测技术。这种技术出现,大大提高了生产作业效率,避免了因作业条件,主观判断
转载 2024-02-27 13:43:53
44阅读
  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:  在薄膜实际生产过程中,由于各方面因素影响,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,影响了薄膜质量,给生产商而来了一些损失。人眼往往不能及时准确判断出缺陷问题,深圳盈泰德科技有限公司有着多年机器视觉行业经验,在机器视觉应用领域上积
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
580阅读
计算机视觉作为一项重要的人工智能技术,已经在许多领域得到了广泛应用。以下是一些计算机视觉应用领域:计算机视觉有哪些应用领域?自动驾驶:计算机视觉可以帮助自动驾驶汽车感知周围环境,并识别路标、行人、车辆等障碍物,从而实现自主导航。工业制造:计算机视觉可以对生产线上产品进行检测和分类,以确保产品质量和一致性。医学影像分析:计算机视觉可以对医学影像进行分析和诊断,帮助医生提高诊断准确性和效率。安
一、形态学缺陷检测简介1 图像分析及预处理拍摄图像会产生随机扰动,图像有一定噪声,为消除掉图像中无关信息,对图像进行预处理。1.1 灰度化为降低运算量,需要将拍摄三通道RGB图像转化为单通道灰度图像。采用加权平均法灰度化方法,其中心理学灰
原创 2022-04-13 18:29:53
701阅读
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
在工业中使用高光面材质加工一些平整度较高,且表面要求较高工件,如手机logo,军用设备中导光板等产品,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,光源即使在很弱状态下,表面的反光也会有非常强对比度,这种对比度会把表面本身杂质、划痕、研磨痕等缺陷
图像裂纹检测
原创 2021-06-24 11:12:11
1042阅读
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突破。在计算机视觉领域中目标检测被广泛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。以及在专属领域内检测还有:瑕丝检测、违禁物品检测等。而目标检测也为后续图像分类、图像分割、目标追踪提供了基础。1目标检测算法1.1目标检测定义目标检测定义:目标检测在图片
本文给出了目前目标检测一些问题和挑战。几年前,在图像中寻找并分类单个物体是一项极其困难任务。今天,在计算机视觉帮助下,数字设备可以简单快速地识别图像内容,这为不同领域视觉数据理解和分析开辟了新途径。现在物体检测作用是什么?具有目标检测设备可以找到目标,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行业,包括零售、体育、医疗保健、营销、室内设
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图像,通过特征匹配将具有相同特征点(SIFT特征点)图像拼接在一起,将来自多个不同视角拍摄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
转载 2024-04-13 08:53:29
28阅读
前言    目前,计算机视觉技术在智能交通领域已经取得了比较广泛应用。其中,主要应用技术是目标检测与识别、目标跟踪。本文重点分析了这些计算机视觉技术在车辆跟踪、流量统计、车牌识别、闯红灯违章检测、不礼让行人违章检测等方面的应用,并指出了计算机视觉技术在智能交通领域进一步发展所面临局限和出路。一、目标检测与识别   &nbs
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、图像特征有哪些? 计算机视觉中常用图像特征包括:
1 简介液晶显示器(Liquid Crystal Display,简称LCD)是一种借助于薄膜晶体管(TFT)驱动有源矩阵液晶显示器,它工作原理是:在电场作用下,利用液晶分子排列方向发生变化,使外光源透光率改变,完成电光变换,再利用R、G、B三基色信号不同激励,通过红、绿、蓝三基色滤光膜,完成时域和空间域彩色重显。相比较其他显示器,液晶显示器具有机身薄,节省空间,高分辨率,高
原创 2022-02-01 18:45:59
1129阅读
1评论
1. 计算机视觉概念 计算机视觉就是用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段,由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界,具有自主适应环境能力。但在实现最终目标以前,人们努力中期目标是建立一种视觉系统,这个系统能依据视觉敏感和反馈某种程度智能完成一定任务。(这里要指出一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑作用,但并不
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5