人類的眼睛并不像攝像機一樣，十分精準地捕捉這個世界。但因為其與大腦共同進化了上億年，人的眼睛是一個十分有效地器官。本文介紹了眼睛與攝像機的相似處和不同點，機器視覺是否會向著擬人化發展呢？
在機器視覺系統中光源是關鍵組成部分之一，在機器視覺系統中具有十分重要的作用。 對于不同的檢測對象，必須采用不同的照明方式才能突出被測對象的特征，有時可能需要采取幾種方式的結合，而最佳的照明方法和光源的選擇往往需要大量的試驗才能找到。 機器視覺之前光源為視覺光源的一種，是指放置在待測物前方的光源，主要應用于檢測反
在當今高度競爭的工業生產過程中,機械零件表面檢測技術作為一種產品質量控制的重要手段, 被廣泛地用于工業過程的質量控制。 而在機械加工自動化行業, 由于加工過程的刀具行程的變化、材料的本身特性、振動、刀具的損傷以及拋光處理不恰當等, 都會在機械加工零件表面形成凹痕、擦傷、外觀變形、方向不正、不理想的反光特性等等缺陷。 解決
鑄件在發動機制造中必不可少，發動機零部件中，鑄件占比為 30% ~ 40%，鑄件產品質量直接影響發動機產品的性能和質量。 鑄件制造過程中存在許多不可控因素，鑄造缺陷很難避免。目前檢測鑄件表面缺陷仍然以人工檢查為主，由于鑄件產量大、表面缺陷細微，人工檢測存在質量差、效率低、成本高等缺點。 隨著計算機和通信技術的快速發展，機器視
隨著機器視覺技術的快速發展，傳統很多需要人工來手動操作的工作，漸漸地被機器所替代。 傳統方法做目標識別大多都是靠人工實現，從形狀、顏色、長度、寬度、長寬比來確定被識別的目標是否符合標準，最終定義出一系列的規則來進行目標識別。這樣的方法當然在一些簡單的案例中已經應用的很好，唯一的缺點是隨著被識別物體的變動，所有
1、引言 機器視覺的研究始于20世紀50年代二維圖像的模式識別，它起初被設計用來代替人眼從事檢測識別的工作，可以大大提高檢測的工作效率以及降低人眼疲勞帶來的檢測結果的不一致性。機器視覺檢測發展至今，在許多方面已經發展到可以完成人眼難以完成的工作，如高精度的測量以及對特定產品的高速分級，還有利用紅外線、紫外線、X射線等
產品的外觀缺陷直接影響著產品的質量問題，而在檢測時，由于產品缺陷種類繁多且干擾因素眾多，導致產品的外觀缺陷檢測一直是機器視覺檢測中的難點。 外觀缺陷檢測的難點 外觀缺陷檢測的難點主要來自于產品本身以及檢測儀器的選擇，主要有以下幾大類： 1）產品的多樣性，經常使外觀檢測陷入困境； 2）產品的外觀缺陷除了常見的劃痕、雜質
在易拉罐罐蓋的整個生產過程中，由于原材料的缺陷、設備的老化、員工的操作不當及其它因素的影響使得罐蓋可能產生多種缺陷，其中常見的缺陷有壓點、劃痕、擦傷、油污、膠圈不勻、無膠、變形等。 在金屬罐蓋檢測方面，利用機器視覺智能檢測系統能夠高速、準確的檢測金屬罐蓋壓點、劃痕、擦傷和油污等缺陷，同時可以節省勞動力，降低成
從中國制造2025到 智能 制造發展規劃，制造業正經歷新一輪深刻變革，信息化、智能化成為制造業建設的重點和目標。其中，汽車制造業作為智能制造的領先企業，因為其自動化程度高，一直走在制造技術的前沿。 同時，隨著近幾年 人工智能 等新技術的蓬勃發展，汽車制造業開始與人工智能相結合，并被逐步應用到生產環節，加速推動汽車制造的轉
鋰電細分領域每一輪趨勢變化，都會催生出巨大的市場機遇。 鋰電機器視覺賽道尤是如此。隨著動力電池生產規模不斷增大，對于安全、性能、品質要求不斷提升，帶動機器視覺的應用需求迅猛增加。同時，鋰電池應用場景橫向拓寬，客戶需求日漸高端化，也讓機器視覺在鋰電制造環節的檢測節點不斷增多。 具體來看，機器視覺檢測在電芯制造過程
