机器视觉应用工程开发思路 机器视觉应用工程主要可划分为两大部分，硬件部分和软件部分。 1.硬件部分，硬件的选型至关重要，决定了后续工作是否可以正常开展，其中关键硬件部分包括：光源，相机以及镜头。 2.软件部分，目前业内商业库主要有
1.双远心镜头的放大倍率与被测物的位置及像平面的位置无关。而在物方远心镜头中，对应一个固定的像平面，放大倍率是一个常数。2.镜头的像差：球差(对称)：非球面代替球面镜头；使用较大F，较小的通光光圈慧差(非对称):使用较小F，较大的通光光圈3.线扫描应用要求非常强的照明，镜头通常使用较小F值，限制景深4.镜头选择不应该小于传感器尺寸，如1/2'镜头不能使用2/3'传感器5.Image是二维数组6.R
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2023-07-25 13:53:08
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近年来，中国制造业正经历智能化转型，机器视觉、人工智能等核心技术正为制造业关键检测提供更先进、更自动化的 “眼睛”，可以大幅提高制造企业效率与产品合格率。在工业应用场景中，机器视觉主要解决的问题集中在尺寸测量、缺陷检测、机器人视觉引导、搬运、分拣等场景，解决视觉领域人眼做不到或者效果不佳、人力成本高等问题，尤其在高精密制造领域，以消费电子、汽车制造等为代表的行业。国内工业视觉产业链发展较国外晚，国
上期我们一起学习了OpenCV中常用的数据类型，机器视觉算法(第6期)----OpenCV中的基础数据类型今天我们主要认识一下OpenCV中很重要的几个辅助对象。1. TermCriteria类在OpenCV中的很多算法都需要一个终止条件以确定何时退出。通常终止条件的形式要么是达到允许的有限迭代次数（称为COUNT或MAX_ITER），要么是某种形式的误差参数（如果接近于如此程度，就可以退出，称为
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2023-08-24 14:08:37
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图片操作原理之前描述过一张图片,在计算机程序中,其实是用矩阵来进行描述的,如果我们想对这张图片进行操作,其实就是要对矩阵进行运算。下面列出常见的几种变换矩阵接着来演示 的是图片的位移操作，将一个矩阵的列和行看成坐标系中的x和y就可以轻易的来操作矩阵。import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('./timg.jpg', cv2.IMREAD_CO
1.双远心镜头的放大倍率与被测物的位置及像平面的位置无关。而在物方远心镜头中，对应一个固定的像平面，放大倍率是一个常数。2.镜头的像差：球差(对称)：非球面代替球面镜头；使用较大F，较小的通光光圈慧差(非对称):使用较小F，较大的通光光圈3.线扫描应用要求非常强的照明，镜头通常使用较小F值，限制景深4.镜头选择不应该小于传感器尺寸，如1/2'镜头不能使用2/3'传感器5.Image是二维数组6.R
边缘检测和图像轮廓查找一、理论分析二、代码分析2.1 边缘检测2.1.1 Sobel算子2.1.2 Scharr算子2.1.3 Laplacian算子2.1.4 Canny算子去噪梯度非极大值抑制滞后阈值2.2 特征检测三、代码文件 一、理论分析图像的边缘信息通俗来讲变化较大。基于此特征和数字图像的离散信号，我们可以计算图片的差分或梯度。 图像处理中有多种边缘检测的算电子，包括普通一阶差分，So
什么是机器视觉？机器视觉是人工智能的一个重要分支，简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，但其功能范围不仅包括人眼对信息的接收，同时还延伸至大脑对信息的处理与判断。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分，机器视觉是研究试图建立从图像或者多维数据中获取“所需信息”的人工智能识别系统。机器视觉系统被应用于各行业的生产设备中，助力行业设备升级，提高
1、设备介绍—图片来自《机器视觉算法与应用》（1）被测物体（2）相机采集设备（3）照明（4）光电传感器（触发图像采集）（5）计算机（6）相机-计算机接口（7）获取的图像（8）机器视觉软件（9）检测结果（10）数字I/O（11）PLC（12）总线接口（13）控制执行机构2、图像采集Image Acquisition只有采集到适合需求的图像数据，才能进行算法分析照明是为了使得被测物的图像特征可见镜头用
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2021-08-20 13:28:00
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如果对移动机器人视觉算法进行拆解，你就会发现获取物体深度信息、定位导航以及壁障等都是基于不同的视觉算法，本文就带大家聊一聊几种不同但又必不可少的视觉算法组成。 ”
谈到移动机器人，大家第一印象可能是服务机器人，实际上无人驾驶汽车、可自主飞行的无人机等等都属于移动机器人范畴。它们能和人一样能够在特定的环境下自由行走／飞行，都依赖于各自的定位导航、路径规划以及避障等功能，而视觉算法则是实现这些功
semi-global matching（SGM）是一种用于计算双目视觉中视差（disparity）的半全局匹配算法，在OpenCV中的实现为semi-global block matching（SGBM）。第一部分：SGBM算法原理：一、预处理Step1：SGBM采用水平Sobel算子，把图像做处理，公式为：Sobel(x,y)=2[P(x+1,y)-P(x-1,y)]+ P(x+1,y-1)-
随着“阿尔法狗”和“阿尔法零”的横空出世，人工智能一度成为人们茶余饭后的讨论话题。近年，人工智能发展浪潮汹涌，正在成为人类下一个发展阶段的主旋律。很多人说人工智能时代，关键就在机器视觉技术。机器视觉技术，就是用机器代替人眼来做测量和判断，其最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系
00. 目录文章目录00. 目录01. 数学基础知识02. 图像格式的基础03. 图像像素运算04. 图像几何运算05. 图像直方图06. 色彩空间07. 图像滤波08. 图像形态学处理09. 边缘检测10. 图像二值化11. 目标识别与匹配12. 摄像机模型与标定13. 经典学习案例14. 常用的视觉库15. 总结16. 附录01. 数学基础知识1、矩阵的四则运算及其物理意义2、逻辑运算3、旋转矩阵与旋转向量4、SVD分解5、卷积的定义及运算02. 图像格式的基础1、图像的存储方式及图像
原创
2021-09-02 14:39:42
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00. 目录文章目录00. 目录01. 自然光介绍02. 光的颜色介绍03. 机器视觉光源3.1 环形光源3.2 条形光源(常规型)3.3 条形光源(非标型)3.4 条形组合光源3.5 高亮高均条形光源3.6 面光源(背光源)3.7 平行面光源3.8 开孔面光源3.9 侧面道光背光源
原创
2021-10-08 15:43:56
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00. 目录文章目录00. 目录01. 自然光介绍02. 光的颜色介绍03. 机器视觉光源3.1 环形光源3.2 条形光源(常规型)3.3 条形光源(非标型)3.4 条形组合光源3.5 高亮高均条形光源3.6 面光源(背光源)3.7 平行面光源3.8 开孔面光源3.9 侧面道光背光源
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2022-01-11 14:42:18
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00. 目录文章目录00. 目录01. 数学基础知识02. 图像格式的基础03. 图的定义及运算02. 图像格式的基础1、图像的存储方式及图像
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2022-03-16 11:11:00
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00. 目录文章目录00. 目录01. 机器视觉概述02. 机器视觉应用03. 机器视觉环境搭建04. 机器视觉之Halcon05. 机器视觉之OpenCV06. 预留07. 预留08. 附录01. 机器视觉概述【机器视觉】机器视觉入门必读02. 机器视觉应用03. 机器视觉环境搭建04. 机器视觉之Halcon05. 机器视觉之OpenCV06. 预留07. 预留08. 附录...
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2021-09-05 15:47:45
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以前一直在实验室，接触的是图像的算法部分，至于是机器视觉还是计算机视觉傻傻分不清楚，也没有细分的必要，后来实习进入工业界，发现还是有必要把机器视觉单独拿出来，给他一个名分，同时整理一下自己对机器视觉的认识。"机器视觉"，即采用机器代替人眼来做测量和判断。 ，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来
00. 目录文章目录00. 目录01. 机器视觉概述02. 机器视觉应用03. 机器视觉环境搭建04. 机器视觉. 机器视觉之OpenCV06. 预留07. 预留08. 附录...
原创
2022-03-16 10:53:49
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