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凌谊智视·新闻

  • 机器视觉的现状及发展方向

    机器视觉的现状及发展方向...

          机器视觉在中国的发展已有十余个年头。过去十年是机器视觉产业在中国市场发展最快的十年,经过一定时期的普及与推广,机器视觉已逐渐为广大客户所熟知,而且应用范围,也逐渐开始扩大,大规模的应用领域由起初的电子、制药等行业,逐步扩展到包装、印刷等各大领域。      机器视觉市场在发展,机器视觉技术在进步,在以不断满足客户发展需求的同时,最基本需求的满足也是不容忽视的。一直以来,我国的科技水平都处于不断发展的阶段,机器视觉技术作为科技发展的产物,为了更好的适应行业需求,也在不断的优化升级。纵观行业发展,国内机器视觉市场机遇与挑战并存,而行业技术的升级更显得尤为必要了。为顺应行业发展趋势,国内的机器视觉技术就需要通过以下四大要素来升级。一、系统操作简单方便     技术参数简单化、处理技术方便化,是系统操作最为关键也是核心的要素。机器视觉技术虽然属于高科技技术,在运作过程中,还需要依靠不断调整各种参数来达到最好的效果。但是目前来说,操作人员大都技术水平有限。因此,系统简化是大多数客户的较价格与质量之后的基本需求,而系统简化主要包括的是检测操作的简化与图像处理的简化。二、系统长期可维护性     一个好的系统不仅要考虑使用性还应考虑其在长期运做中的可维护性,机器视觉技术的稳定性、可靠性足以使系统在实际应用中,更好的发挥功能优势,提供有力的技术支持。三、检测技术稳定可靠     在工业生产过程中,由于被测物体的多样化以及机械的误差影响,使得整个检测过程很难是维持在平稳的状态。因此,这就需要机器视觉技术有很高的稳定性,从光源照明、图像采集到图像存储与处理都要有可以在任何环境下持续运作的适应能力,同时,还要尽量能采集到突出检测对象的图像,这样才能给出最为稳定、准确、清晰的检测结果,才能为生产或质检工作提供技术支持。四、系统性价比值高     在保障质量的基础上,客户最为关心的莫过于价格问题。机器视觉技术不断升级本是件对客户有益的事,但如果只是一味的使用昂贵的部件,就会造成价格的大幅提升,对于大部分的用户来说,无疑增添了负担。性能好、价格低的系统才是能满足最基本需求的,因此性价比是衡量一...

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  • 计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系

    计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习......

             在我的理解里,要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助,而图像处理倚仗与模式识别的有效运用,而模式识别是人工智能领域的一个重要分支,人工智能与机器学习密不可分。纵观一切关系,发现计算机视觉的应用服务于机器学习。各个环节缺一不可,相辅相成。计算机视觉(computer vision),用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号,纹理和颜色建模,几何处理和推理,以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值为一整数,称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类,从处理问题的性质和解决问题的方法等角度,模式识别分为有监督的分类(Supervised Classification)和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。模...

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常见问题/  FQAMORE>>

  • 选购影像测量仪注意事项

      影像测量仪作为二维平面尺寸高精度测量仪器,测量精度精确到微米级,主要用于各行业的精密测量,因此在选购影像测量仪时一定要谨慎。市面上的影像测量仪厂家非常多,每个厂家都会说自家的产品是最好的,因此让很多买家非常茫然,那选购影像测量仪需要注意哪些方面呢?▲凌谊全自动影像测量仪现在凌谊仪器将进行逐一分析,相信对各位选购影像测量仪有一个明确的认识。1、自身需求没有最好的仪器,只有最适合的仪器,这点应该是各位买家都认可的。所以这就要求买家在购买影像测量仪前,先要对自己的需求有大概的认识。比如购买影像测量仪是主要用于样品还是大货量产的?常用测量产品的尺寸大概是多少?产品测量精度要求是多少?影像测量仪选择国产的还是进口的?购买影像测量仪的预算是多少?后期需要工厂什么样的技术支持和服务等等。2、影像测量仪性能对自身需求有了明确认识后,这时只需按照需求来选择合适的机型就可以了。影像测量仪分手动机和自动机,如果只是偶尔测量样品,手动仪器能够满足基本需求,但是如果是大批量生产,对测量仪生产效率有要求,那就必须要全自动影像测量仪了。而常用测量产品尺寸决定了测量仪的测量范围,产品要求精度就对测量仪的线性精度及重复精度提出了更高要求。当然,其实影响测量仪最大的因素还是预算。如果预算足够,能够选择进口或者是国产的高端仪器,相对而言,这些仪器在品质方面会比较有保障。而如果预算比较少,那也就只能选择稍微低端一些的品牌,同时,对仪器的细节要求也需要适当放宽。3、影像测量仪厂家不同工厂生产的仪器都不一样,仪器操作也有难易之分,因此合适的影像测量仪厂家也是极其重要的。选择影像测量仪对工厂提出了相关要求:1、是否具有自主生产能力,测量软件是否为自主研发;2、厂家的生产能力以及整理实力;3、厂家相关人员的专业能力;3、厂家能够提供完善的培训机制以及配套服务等。 

  • 机器视觉如何帮助智能机器人推进自动化...

      机器视觉系统为机器人赋予了“眼睛”,他们显示出巨大的制造潜力,进一步推动制造业的自动化。当我们提到工厂里的机器人时,脑海中可能会浮现的是他们在装配线上忙碌的身影。这些机器人只执行为他们编程的任务,从不偏离。多年来,这种自动化方式活跃在工厂的生产线上。今天的制造机器人已经有了显著的进步。技术的发展已经扩大了他们的感官,为他们解锁了新的能力。他们的软件和硬件都变得更加复杂。最关键的改变之一是他们的“视觉”。包括照相机,扫描仪,传感器和软件在内的先进的机器视觉系统为机器人赋予了“眼睛”,他们显示出巨大的制造潜力,主要应用于自动检测和工业机器人指导。视觉技术的显著改进使机器人能够自由移动并执行各种任务,无需操作员干预和重新编程。凭借先进的物体检测、识别和抓取技术,这些机器人非常适合制造高标准的定制产品。通过使用先进的视觉系统来调整坐标到特定的位置,今天的机器人可以拾取可大可小的不同标准的零件和物品,这是传统装配机器人无法完成的。现在,具有视觉能力的机器人可以识别并且适应不断变化的环境。机器视觉根据具体应用使用2D或3D图像。自动检测,对象跟踪和产品分析等可以通过3D系统大大增强,因为机器人在3D世界中运行。多年来,由于随之而来的复杂性和成本高的问题,许多制造商对3D机器视觉敬而远之。 然而,随着传感器的改进和计算能力的提高,3D视觉系统技术变得更易于使用,目前已经被更广泛地应用。 

  • 机器视觉:比人眼更可靠,更准确

      人眼是个非常复杂的工具,它与大脑结合,使我们能够感知周围环境,即使目标的确切形状发生变化,也能够在瞬间辨识它们。但是,人类的视觉也有重要的局限性。首先,我们只有两只眼睛,它们反应太慢而无法详细看到快速移动的物体,而且它们只对光谱的有限部分敏感,眩光和反射也妨碍了长时间专注物体某些属性(如尺寸或颜色)的能力。另外,我们对于影像的感知和储存还是很主观,因此,人眼无法进行准确测量,他们不是验证产品质量的理想选择。机器视觉:比人眼更可靠、更准确机器视觉,或称基于影像的自动检测和分析,当涉及准确和可靠的产品检测时,拥有超越人类视觉的全面优势,且通常还结合了不同的技术。如对于快速移动的物体的检测上,肉眼观察不是一个好的选择。机器视觉才是解决之道——六个摄影机使用非常快的快门速度和短暂的偏振光曝光(频闪)观察快速移动的产品。这能够创建清晰的影像,其中的缺陷可看得清清楚楚,然后,特殊的软件在50ms内检索所有缺陷,每天可工作24小时(透过使用实时操作系统或FPGA),因此,这个系统在各方面都优于人眼检验。人眼对比自我学习软件人眼有一个长项令人赞叹:能发现产品的异常或缺陷。如果产品够大,我们会立即在产品上发现缺陷,即使以前从未见过这个缺陷,也会立刻注意到一件小对象上的划痕或衣服上的裂口。通常,当拿起一件物品,转动它、观察反光,就会无意识地感受到异常,这与我们杰出的解读能力结合,使人眼几乎无与伦比。然而,近年来,机器视觉技术已经有了很大发展,现在在很多情况下能与人们的解读能力相媲美。使用复杂的自学视觉算法,当前的技术能够以与人脑执行任务相同的方式处理影像。如果提供内建附加信息的图片库,智能软件可自学在哪里发现错误,而无需任何人编写任何一行程序代码。这些附加信息可以指出哪些产品是好的,哪些是坏的,或显示缺陷位于何处,且即使是改变设计的产品也能被快速辨识。可以说,在任何情况下,机器视觉都可以匹敌甚至超越我们眼睛和大脑的视觉检测能力。 

  • 影像测量仪评估的关键要素

     影像测量仪是将被测对象的图像当作检测和传递信息的测量方法,影像测量仪是通过光电技术采集, 依照国际标准由测量软件进行几何运算得出最终结果的影像测量仪器。本文主要针对影像测量仪评估过程中的关键要素进行分析讲解。( 1) 评估影像测量仪器的关键因素影像测量仪器的测量精度,可靠性和影像识别能力等性能是用户选择购买的重要依据,对于复杂边界的自动识别和抓取,并最大程度地提高检测效率,是决定一款产品在市场销售量的重要因素。不同测量行程设备的需要结构形式多样性对应,以满足标示的精度为准。 目前市场上的影像测量仪的结构形式主要有立柱式结构、固定桥式结构与移动桥式结构。立柱式结构和固定桥式结构在小量程的影像测量仪中应用都很广泛。各有优势。移动桥式结构主要用在特大量程的影像测量仪中。立柱式结构的优势在于结构紧凑、占用场地小、装取工件方便; 固定桥式结构的特点是产品稳重、大气。但占用场地较大,装取工件不太方便;移动桥式结构则容易实现大量程测量。测量过程中工件固定不动。( 2) 光源系统光源系统在影像测量仪中起着至关重要的作用, 直接决定着一台影像仪性能的好坏、功能的强弱。好的光源系统可帮助影像测头获取清晰、锐利、均匀一致的正确图像。确保测量的精度与重复性。为实现对不同材质、不同形状、不同种类的工件提供有效的照明, 完成复杂的测量任务。影像测量仪通常都会提供三种照明光源: 表面光源、轮廓光源、同轴光源。表面光源为工件上表面的测量提供照明。好的表面光源,要能提供不同入射角度和不同入射方向的照明。确保不同的工件获得一致的照明效果。轮廓光源为工件外轮廓、通孔等测量提供照明。轮廓光源通常安装在影像测量仪的底座上。在工作时,图像上被工件阻挡部分成像为黑色,无阻挡部分为白色,帮助影像测头获得黑白分明、对比度高、边界清晰的工件图像。在轮廓光源照明下,仪器往往能达到最高的测量精度。同轴光源沿着镜头光轴方向投射到工件表面,可为工件的高反射率表面和深孔部位的测量提供照明。( 3) 多测头集成影像测头在二维尺寸测量上具备无可比拟的速度优势,但影像测头也有其不擅长的地方,在三维测量中,测量效率高同样也是其优势所在。但...

  • 选择机器视觉的十大理由

     机器视觉近年来飞速发展,因其强大的优势已成为现代工业生产和人们日常生活中不可或缺的一部分,机器视觉能够如此迅速发展,也不是没有理由的。同创仪器作为机器视觉专业厂家,以下进行分析。1、成本低机器视觉系统大大降低了工厂的成本。2、准确率高通过机器视觉,可以每周7天,每天24小时不间断地生产高质量的产品 ,避免出现产品召回,产品责任索赔和图像损坏等。3、安全生产,产品可靠机器视觉保证了生产过程中以及最终产品的安全性。4、可持续发展通过优化使用能源和资源以及更有效的回收利用可以改善环境 。5、稳定和优化的流程通过在早期认识到生产过程中的趋势和不规则性,机器视觉为实现未来的智能工厂铺平了道路。6、生产灵活现代机器视觉系统的灵活性。7、用户友好无需复杂的编程,操作简单,易于设置。8、越来越多地为人类提供方便目前,我们越来越多地受益于机器视觉给我们带来的方便。例如,交通流量的优化,高尔夫的完美摆动,医生的培训,鼹鼠的检查,废物分类和回收……9、为企业提高生产力和竞争力现代生产是自动化的,只有使用机器视觉,公司才能持续保持竞争力,防止关键技术的迁移,创造合格的工作岗位并占领新的市场。10、确保符合人体工程学的工作场所单调和枯燥的任务由机器来操作,机器视觉系统确保完美的人机交互,从而确保更先进和安全的工作场所。

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