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這是三個(gè)定位點(diǎn)，圖形旋轉(zhuǎn)也不影響識(shí)別?，F(xiàn)在常見的二維碼是OR二維碼（OR是一種碼制），我們便以它為例。我們看一個(gè)二維碼，較早看到的當(dāng)然是幾何圖形。這些圖形中，藏了不少重要的“部件”。首先，OR二維碼的三個(gè)“角”上有三個(gè)方塊，它叫位置探測(cè)圖形。有了這三個(gè)點(diǎn)，不管是從哪個(gè)方向讀取二維碼，信息都可以被識(shí)別。即使將二維碼圖形旋轉(zhuǎn)，也可以識(shí)別。也許你會(huì)問，為什么不是四個(gè)角上都有方塊呢？事實(shí)上，是可以設(shè)更多的點(diǎn)，但幾何知識(shí)告訴我們，3點(diǎn)就可以確定一個(gè)平面，節(jié)省出的一個(gè)角可以嵌入更多信息。另外，二維碼上還有一些圖形混雜在幾何圖形中，是肉眼看不出來的，比如定位圖形和分隔符。定位圖形就是圖中連接三個(gè)位置...

雖然深度學(xué)習(xí)，人工智能和認(rèn)知系統(tǒng)的概念并不新鮮，但也是近些年它們才真正應(yīng)用于機(jī)器視覺系統(tǒng)。隨著機(jī)器視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，系統(tǒng)在不需要計(jì)算機(jī)編程的情況下也可以具有分析和分類對(duì)象的能力。而人工智能（AI）和深度學(xué)習(xí)是推動(dòng)機(jī)器視覺發(fā)展的重要技術(shù)手段。然而，描述這些概念背后的潛在科學(xué)更為簡(jiǎn)單。例如，在傳統(tǒng)的機(jī)器視覺系統(tǒng)中，可能需要讀取零件上的條形碼、判斷其尺寸或檢查其是否有缺陷。為此，系統(tǒng)集成商通常使用現(xiàn)成的軟件，這些軟件提供了標(biāo)準(zhǔn)工具。例如，可以部署這些工具來確定數(shù)據(jù)矩陣代碼，或者使用圖形用戶界面來測(cè)量零件尺寸的工具集。因此，部件的測(cè)量可以分為好或壞，這取決于它們是否符合某些預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)。與這...

先談一談字符模板那匹配法。字符模板匹配法看起來很蠢，但是在一些應(yīng)用上可能卻很湊效。比如在對(duì)電表數(shù)字進(jìn)行識(shí)別時(shí)，考慮到電表上的字體較少，而且字體很統(tǒng)一，清晰度也很高，所以識(shí)別難度不高。針對(duì)這種簡(jiǎn)單的識(shí)別場(chǎng)景，我們首先考慮的識(shí)別策略當(dāng)然是簡(jiǎn)單的模板匹配法。模板匹配法只限于一些很簡(jiǎn)單的場(chǎng)景，但對(duì)于稍微復(fù)雜的場(chǎng)景，那就不太實(shí)用了。那此時(shí)我們可以采取OCR的一般方法，即特征設(shè)計(jì)、特征提取、分類得出結(jié)果的計(jì)算機(jī)視覺通用的技巧。在這里簡(jiǎn)單說一下這里常見的方法。第一步是特征設(shè)計(jì)和提取，我們現(xiàn)在識(shí)別的目標(biāo)是字符，所以我們要為字符設(shè)計(jì)它獨(dú)有的的特征，來為后面的特征分類做好準(zhǔn)備。再將這些特征送入分類器（SV...

這是三個(gè)定位點(diǎn)，圖形旋轉(zhuǎn)也不影響識(shí)別。現(xiàn)在常見的二維碼是OR二維碼（OR是一種碼制），我們便以它為例。我們看一個(gè)二維碼，較早看到的當(dāng)然是幾何圖形。這些圖形中，藏了不少重要的“部件”。首先，OR二維碼的三個(gè)“角”上有三個(gè)方塊，它叫位置探測(cè)圖形。有了這三個(gè)點(diǎn)，不管是從哪個(gè)方向讀取二維碼，信息都可以被識(shí)別。即使將二維碼圖形旋轉(zhuǎn)，也可以識(shí)別。也許你會(huì)問，為什么不是四個(gè)角上都有方塊呢？事實(shí)上，是可以設(shè)更多的點(diǎn)，但幾何知識(shí)告訴我們，3點(diǎn)就可以確定一個(gè)平面，節(jié)省出的一個(gè)角可以嵌入更多信息。另外，二維碼上還有一些圖形混雜在幾何圖形中，是肉眼看不出來的，比如定位圖形和分隔符。定位圖形就是圖中連接三個(gè)位置...

當(dāng)前，工業(yè)領(lǐng)域仍是機(jī)器視覺的主要市場(chǎng)，在半導(dǎo)體及電子制造、汽車制造、機(jī)械制造、食品與包裝、制藥等行業(yè)的自動(dòng)化生產(chǎn)過程中，機(jī)器視覺被廣泛應(yīng)用于自動(dòng)檢驗(yàn)、過程控制和機(jī)器人引導(dǎo)等。隨著“工業(yè)”的深入發(fā)展和工業(yè)自動(dòng)化的普及，機(jī)器視覺在工業(yè)制造領(lǐng)域的市場(chǎng)規(guī)模將穩(wěn)定增長(zhǎng)。此外，在非工業(yè)領(lǐng)域，得益于自動(dòng)駕駛、智能安防和智慧交通等領(lǐng)域的需求激增，機(jī)器視覺將獲得爆發(fā)式增長(zhǎng)。Yole預(yù)計(jì)全球機(jī)器視覺相機(jī)市場(chǎng)將從2017年的20億美元增長(zhǎng)到2023年的40億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）為12%。傳統(tǒng)制造業(yè)的聚集地——北美一直是機(jī)器視覺比較大的市場(chǎng)，隨著全球制造中心向中國(guó)轉(zhuǎn)移，中國(guó)機(jī)器視覺市場(chǎng)正在繼北美...

邊緣檢測(cè)算法的基本步驟如下：1、濾波:邊緣檢測(cè)算法主要是基于圖象強(qiáng)度的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但導(dǎo)數(shù)的計(jì)算對(duì)噪聲很敏感，因此必須使用濾波器來改善與噪聲有關(guān)的邊緣檢測(cè)器的性能。2、增強(qiáng):增強(qiáng)邊緣的基礎(chǔ)是確定圖象各點(diǎn)鄰域強(qiáng)度的變化值。增強(qiáng)算法可以將鄰域(或局部)強(qiáng)度值有較大變化的點(diǎn)突顯出來。3、檢測(cè):在圖象中有許多點(diǎn)的梯度幅值比較大，而這些點(diǎn)在特定的應(yīng)用領(lǐng)域中并不都是邊緣，所以應(yīng)該用某種方法來確定哪些點(diǎn)是邊緣點(diǎn)。常采用梯度幅值Ill值判據(jù)。4、定位:如果某一應(yīng)用場(chǎng)合要求確定邊緣位置，則邊緣的位置可在子象素分辨率上來估計(jì)，邊緣的方位也可以被估計(jì)出來。在用機(jī)器視覺進(jìn)行尺寸測(cè)量時(shí)，這四步必不可少，尤其必...

識(shí)別方法現(xiàn)在我們只想單純地想對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別，那方法會(huì)有哪些呢？我列了一下可以采取的策略：使用谷歌開源OCR引擎Tesseract使用大公司的OCR開放平臺(tái)（比如百度），使用他們的字符識(shí)別API傳統(tǒng)方法做字符的特征提取，輸入分類器，得出OCR模型的字符模板匹配法大殺器：基于深度學(xué)習(xí)下的CNN字符識(shí)別上面提到的OCR方法都有其有點(diǎn)和缺點(diǎn)，也正如此，他們也有各自特別適合的應(yīng)用場(chǎng)景。首先說開源OCR引擎Tesseract。搞字符識(shí)別的童鞋應(yīng)該都聽說過Tesseract這個(gè)東西，這是谷歌維護(hù)的一個(gè)OCR引擎，它已經(jīng)有一段相當(dāng)悠久的歷史了。Tesseract現(xiàn)在的版本已經(jīng)支持識(shí)別很多種語言了，當(dāng)然...

（1）視覺系統(tǒng)將從基于PC的板級(jí)式向更小型的智能相機(jī)發(fā)展隨著半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展，工業(yè)相機(jī)的圖像傳感器將逐漸從CCD到CMOS的轉(zhuǎn)變，這將極大地簡(jiǎn)化了工業(yè)相機(jī)設(shè)計(jì)，使其更容易小型化和集成化。機(jī)器視覺系統(tǒng)將從復(fù)雜龐大的基于PC的板級(jí)式系統(tǒng)向嵌入更多功能、更小型的智能相機(jī)系統(tǒng)發(fā)展。（2）視覺技術(shù)從2D向3D發(fā)展傳統(tǒng)的工業(yè)相機(jī)獲取的目標(biāo)物品為二維圖像，缺少空間深度信息。隨著現(xiàn)在對(duì)精確度和自動(dòng)化的要求越來越高，3D成像與傳感技術(shù)的出現(xiàn)，不僅有效解決了復(fù)雜物體的模式識(shí)別和3D測(cè)量難題，同時(shí)還能實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的人機(jī)交互功能，受到越來越普遍的應(yīng)用。目前，工業(yè)領(lǐng)域主流的3D視覺技術(shù)方案主要有三種：飛行時(shí)間（...

缺陷檢測(cè)系統(tǒng)使用的彩色CCD都采用雙線CCD（BayerPattern彩色CCD）或三線（R、G、B）CCD，這類彩色CCD存在兩個(gè)固有的問題：1）使用濾光片以過濾出紅、綠、藍(lán)三個(gè)單色，造成光譜和光子損失；2）由于使用多線（雙線或三線）CCD，成像存在空間偏差。這些固有問題終會(huì)導(dǎo)致生成的圖像顏色失真和細(xì)節(jié)丟失，其中基于BayerPattern（Bayerfilter）的雙線CCD問題會(huì)更為嚴(yán)重。這類相機(jī)，原理上每個(gè)濾光點(diǎn)（Pixel點(diǎn)位）只能通過紅、綠、藍(lán)之中的一種顏色，因此對(duì)應(yīng)的Pixel點(diǎn)位實(shí)際只采集到單一顏色（紅、綠、藍(lán)中的一種）的信息，被濾除的其他兩種顏色信息是通過插值法補(bǔ)回—...

AOI系統(tǒng)集成技術(shù)。AOI系統(tǒng)集成技術(shù)牽涉到關(guān)鍵器件、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、整機(jī)集成、軟件開發(fā)等。AOI系統(tǒng)中必不可少的關(guān)鍵器件有圖像傳感器（相機(jī)）、鏡頭、光源、采集與預(yù)處理卡、計(jì)算機(jī)（工控機(jī)、服務(wù)器）等。圖像傳感器常用的是各種型號(hào)的CMOS/CCD相機(jī)，圖像傳感器、鏡頭、光源三者組合構(gòu)成了大多數(shù)自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)中感知單元，器件的選擇與配置需要根據(jù)檢測(cè)要求進(jìn)行合計(jì)設(shè)計(jì)與選型。光源的選擇（顏色、波長(zhǎng)、功率、照明方式等）除了分辨與增強(qiáng)特征外，還需考慮圖像傳感器對(duì)光源光譜的靈敏度范圍。鏡頭的選擇需要考慮視場(chǎng)角、景深、分辨率等光學(xué)參數(shù)，鏡頭的光學(xué)分辨率要和圖像傳感器的空間分辨率匹配才能達(dá)到比較好的性價(jià)比。...

（1）視覺系統(tǒng)將從基于PC的板級(jí)式向更小型的智能相機(jī)發(fā)展隨著半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展，工業(yè)相機(jī)的圖像傳感器將逐漸從CCD到CMOS的轉(zhuǎn)變，這將極大地簡(jiǎn)化了工業(yè)相機(jī)設(shè)計(jì)，使其更容易小型化和集成化。機(jī)器視覺系統(tǒng)將從復(fù)雜龐大的基于PC的板級(jí)式系統(tǒng)向嵌入更多功能、更小型的智能相機(jī)系統(tǒng)發(fā)展。（2）視覺技術(shù)從2D向3D發(fā)展傳統(tǒng)的工業(yè)相機(jī)獲取的目標(biāo)物品為二維圖像，缺少空間深度信息。隨著現(xiàn)在對(duì)精確度和自動(dòng)化的要求越來越高，3D成像與傳感技術(shù)的出現(xiàn)，不僅有效解決了復(fù)雜物體的模式識(shí)別和3D測(cè)量難題，同時(shí)還能實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的人機(jī)交互功能，受到越來越普遍的應(yīng)用。目前，工業(yè)領(lǐng)域主流的3D視覺技術(shù)方案主要有三種：飛行時(shí)間（...

這是三個(gè)定位點(diǎn)，圖形旋轉(zhuǎn)也不影響識(shí)別?，F(xiàn)在常見的二維碼是OR二維碼（OR是一種碼制），我們便以它為例。我們看一個(gè)二維碼，較早看到的當(dāng)然是幾何圖形。這些圖形中，藏了不少重要的“部件”。首先，OR二維碼的三個(gè)“角”上有三個(gè)方塊，它叫位置探測(cè)圖形。有了這三個(gè)點(diǎn)，不管是從哪個(gè)方向讀取二維碼，信息都可以被識(shí)別。即使將二維碼圖形旋轉(zhuǎn)，也可以識(shí)別。也許你會(huì)問，為什么不是四個(gè)角上都有方塊呢？事實(shí)上，是可以設(shè)更多的點(diǎn)，但幾何知識(shí)告訴我們，3點(diǎn)就可以確定一個(gè)平面，節(jié)省出的一個(gè)角可以嵌入更多信息。另外，二維碼上還有一些圖形混雜在幾何圖形中，是肉眼看不出來的，比如定位圖形和分隔符。定位圖形就是圖中連接三個(gè)位置...

這是三個(gè)定位點(diǎn)，圖形旋轉(zhuǎn)也不影響識(shí)別。現(xiàn)在常見的二維碼是OR二維碼（OR是一種碼制），我們便以它為例。我們看一個(gè)二維碼，較早看到的當(dāng)然是幾何圖形。這些圖形中，藏了不少重要的“部件”。首先，OR二維碼的三個(gè)“角”上有三個(gè)方塊，它叫位置探測(cè)圖形。有了這三個(gè)點(diǎn)，不管是從哪個(gè)方向讀取二維碼，信息都可以被識(shí)別。即使將二維碼圖形旋轉(zhuǎn)，也可以識(shí)別。也許你會(huì)問，為什么不是四個(gè)角上都有方塊呢？事實(shí)上，是可以設(shè)更多的點(diǎn)，但幾何知識(shí)告訴我們，3點(diǎn)就可以確定一個(gè)平面，節(jié)省出的一個(gè)角可以嵌入更多信息。另外，二維碼上還有一些圖形混雜在幾何圖形中，是肉眼看不出來的，比如定位圖形和分隔符。定位圖形就是圖中連接三個(gè)位置...

（1）視覺系統(tǒng)將從基于PC的板級(jí)式向更小型的智能相機(jī)發(fā)展隨著半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展，工業(yè)相機(jī)的圖像傳感器將逐漸從CCD到CMOS的轉(zhuǎn)變，這將極大地簡(jiǎn)化了工業(yè)相機(jī)設(shè)計(jì)，使其更容易小型化和集成化。機(jī)器視覺系統(tǒng)將從復(fù)雜龐大的基于PC的板級(jí)式系統(tǒng)向嵌入更多功能、更小型的智能相機(jī)系統(tǒng)發(fā)展。（2）視覺技術(shù)從2D向3D發(fā)展傳統(tǒng)的工業(yè)相機(jī)獲取的目標(biāo)物品為二維圖像，缺少空間深度信息。隨著現(xiàn)在對(duì)精確度和自動(dòng)化的要求越來越高，3D成像與傳感技術(shù)的出現(xiàn)，不僅有效解決了復(fù)雜物體的模式識(shí)別和3D測(cè)量難題，同時(shí)還能實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的人機(jī)交互功能，受到越來越普遍的應(yīng)用。目前，工業(yè)領(lǐng)域主流的3D視覺技術(shù)方案主要有三種：飛行時(shí)間（...

產(chǎn)品的外觀缺陷直接影響著產(chǎn)品的質(zhì)量問題，而在檢測(cè)時(shí)，由于產(chǎn)品缺陷種類繁多且干擾因素眾多，導(dǎo)致產(chǎn)品的外觀缺陷檢測(cè)一直是機(jī)器視覺檢測(cè)中的難點(diǎn)。外觀缺陷檢測(cè)的難點(diǎn)外觀缺陷檢測(cè)的難點(diǎn)主要來自于產(chǎn)品本身以及檢測(cè)儀器的選擇，主要有以下幾大類：1）產(chǎn)品的多樣性，經(jīng)常使外觀檢測(cè)陷入困境；2）產(chǎn)品的外觀缺陷除了常見的劃痕、雜質(zhì)、裂紋等，還有易與背景融于一體的透明膠水輪廓檢測(cè)；3）反光物體通常會(huì)使圖像呈現(xiàn)大面積白斑，無法提取缺陷特征；4）圓弧面缺陷，受弧面的影響導(dǎo)致視野不能做大，如用明視野法，則成像光斑非常??；用暗視野成像則對(duì)于缺陷方向有局限性；5）部分產(chǎn)品表面由于材質(zhì)原因，灰塵、雜質(zhì)與劃痕難以區(qū)分檢...

無序抓取（RandomBinPicking）是一個(gè)復(fù)雜的問題。從一個(gè)箱子里隨機(jī)挑選零件（RandomBinPicking），并將它們精確地放入機(jī)器中，這對(duì)人類來說是一項(xiàng)簡(jiǎn)單的任務(wù)，但對(duì)機(jī)器人來說則是一項(xiàng)艱巨的挑戰(zhàn)。機(jī)器人必須深入箱子的角落，并能夠從無數(shù)個(gè)方向抓取零件，同時(shí)避免與箱子、其他零件或工作單元本身發(fā)生碰撞。一個(gè)無序抓取系統(tǒng)必須包含3D視覺成像和點(diǎn)云分析、手眼標(biāo)定、碰撞檢測(cè)、抓取規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃等技術(shù)。實(shí)現(xiàn)這樣一個(gè)無序抓取系統(tǒng)需要大量的集成和編程工作，所以大多數(shù)的無序抓取系統(tǒng)都是部署在大型、復(fù)雜的制造商工廠中(如汽車原始設(shè)備制造商)。然而中小型企業(yè)的勞動(dòng)力占全球工業(yè)勞動(dòng)力的69%，...

引導(dǎo)還可用于與其他機(jī)器視覺工具進(jìn)行對(duì)位，這是機(jī)器視覺一個(gè)非常強(qiáng)大的功能。因?yàn)樵谏a(chǎn)過程中，元件可能是以未知的方向呈現(xiàn)到相機(jī)面前的。通過定位元件，并將其他機(jī)器視覺工具與該元件對(duì)位，機(jī)器視覺能夠?qū)崿F(xiàn)工具自動(dòng)定位。這涉及到元件關(guān)鍵特征的定位，以確?？ǔ摺lob、邊線或其他視覺軟件工具的精確定位，進(jìn)而讓它們能夠與元件正確互動(dòng)。這種方法讓制造商能夠在同一生產(chǎn)線上生產(chǎn)多種產(chǎn)品，從而減少了檢驗(yàn)過程中用于保持元件位置的昂貴硬膜的需要。有時(shí)，引導(dǎo)還需要進(jìn)行幾何圖案匹配。圖案匹配工具在保證每次可靠定位元件的同時(shí)，還必須能夠應(yīng)對(duì)較大的對(duì)比度和光線變化，以及尺度變化、旋轉(zhuǎn)和其他因素。這是因?yàn)椋瑘D案匹配所...

目前，在新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)和新型技術(shù)不斷崛起的背景下，生產(chǎn)出品質(zhì)高且價(jià)格低廉的產(chǎn)品是企業(yè)發(fā)展的急切需求，然而近些年來在國(guó)內(nèi)現(xiàn)有生產(chǎn)條件下生產(chǎn)出的產(chǎn)品存在著很大的問題。傳統(tǒng)意義上的生產(chǎn)需要設(shè)備處于時(shí)常工作狀態(tài)以便于隨時(shí)檢測(cè)，然而這樣的工作方式導(dǎo)致了設(shè)備在一定的時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)設(shè)備閑置的現(xiàn)象，浪費(fèi)了生產(chǎn)資源并無法實(shí)現(xiàn)可靠的自動(dòng)化生產(chǎn)；還有一個(gè)更為重要的原因在于工業(yè)生產(chǎn)線上生產(chǎn)出的產(chǎn)品，對(duì)于其尺寸精度的測(cè)量人們大多數(shù)都通過自己的主觀意識(shí)或者粗淺的測(cè)試方法去判別零部件尺寸是否合格，這樣的判斷方式檢測(cè)出的精度根本滿足不了客戶的需求?；谏鲜鲋T多問題的提出，一種基于機(jī)器視覺的檢測(cè)方法應(yīng)運(yùn)而生，此概念的提出為生...

黑色表示二進(jìn)制的“1”，白色表示二進(jìn)制的“0”“我們之所以對(duì)二維碼進(jìn)行掃描能讀出那么多信息，就是因?yàn)檫@些信息被編入了二維碼之中?！秉S海平說，“制作二維碼輸入的信息可以分成三類，文本信息，比如名片信息；字符信息，比如網(wǎng)址、電話號(hào)碼；還有圖片信息，甚至還可以包括簡(jiǎn)短的視頻。”數(shù)據(jù)信息是怎么被編入的呢？信息輸入后，首先要選擇一種信息編碼的碼制?，F(xiàn)在常見的二維碼都是以QR碼作為編碼的碼制。QR碼是矩陣式二維碼，它是在一個(gè)矩形空間內(nèi)，通過黑、白像素在矩陣中的不同分布，來進(jìn)行編碼的。我們知道電腦使用二進(jìn)制（0和1）數(shù)來貯存和處理數(shù)據(jù)，而在二維碼中，用黑白矩形表示二進(jìn)制數(shù)據(jù)我們?nèi)庋勰芸吹降暮谏?..

1.照明是影響機(jī)器視覺系統(tǒng)輸入的重要因素，它直接影響輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應(yīng)用效果。由于沒有通用的機(jī)器視覺光源照明設(shè)備，所以針對(duì)每個(gè)特定的應(yīng)用實(shí)例，要選擇相應(yīng)的照明裝置，以達(dá)到比較好的效果。2.工業(yè)鏡頭FOV（FieldOfvision）=所需分辨率*亞像素*相機(jī)尺寸/PRTM（零件測(cè)量公差）選擇鏡頭需要注意：①焦距②目標(biāo)高度③影像高度④放大倍數(shù)⑤影像至目標(biāo)的距離⑥中心點(diǎn)/節(jié)點(diǎn)⑦畸變。3.相機(jī)按照不同標(biāo)準(zhǔn)可分為：標(biāo)準(zhǔn)分辨率數(shù)字相機(jī)和模擬相機(jī)等。要根據(jù)不同的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)合選不同的相機(jī)和高分辨率相機(jī)：線掃描CCD和面陣CCD、單色相機(jī)和彩色相機(jī)。4.圖像采集卡圖像采集卡只是完整的機(jī)器視覺系統(tǒng)的...

CCD機(jī)器視覺具有哪些功能：1、定位功能：可以自動(dòng)定位被檢查產(chǎn)品外觀上的位置特征，在檢測(cè)過程中如果這些外觀特征與數(shù)據(jù)庫(kù)提供的圖像坐標(biāo)不一致，就可以判斷出產(chǎn)品為缺陷或瑕疵產(chǎn)品。2、測(cè)量功能：可以自動(dòng)測(cè)量產(chǎn)品的外觀尺寸，通過CCD相機(jī)對(duì)檢測(cè)產(chǎn)品進(jìn)多角度拍攝，可測(cè)產(chǎn)品長(zhǎng)寬高等基本數(shù)值，也可根據(jù)不同的產(chǎn)品測(cè)量需求通過增加CCD相機(jī)數(shù)量及角度調(diào)整可以講測(cè)量精度提高道，同時(shí)測(cè)量各種形狀物體尺寸。通過數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)算得出相應(yīng)尺寸與數(shù)據(jù)庫(kù)中固有數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比來判斷產(chǎn)品尺寸是否合格。3、識(shí)別功能：可以自動(dòng)識(shí)別產(chǎn)品的顏色、圖形、字符等，通過數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行運(yùn)算判斷出檢測(cè)產(chǎn)品上出現(xiàn)的字符、顏色、圖形是否正確從而判斷被...

黑色表示二進(jìn)制的“1”，白色表示二進(jìn)制的“0”“我們之所以對(duì)二維碼進(jìn)行掃描能讀出那么多信息，就是因?yàn)檫@些信息被編入了二維碼之中。”黃海平說，“制作二維碼輸入的信息可以分成三類，文本信息，比如名片信息；字符信息，比如網(wǎng)址、電話號(hào)碼；還有圖片信息，甚至還可以包括簡(jiǎn)短的視頻?！睌?shù)據(jù)信息是怎么被編入的呢？信息輸入后，首先要選擇一種信息編碼的碼制?，F(xiàn)在常見的二維碼都是以QR碼作為編碼的碼制。QR碼是矩陣式二維碼，它是在一個(gè)矩形空間內(nèi)，通過黑、白像素在矩陣中的不同分布，來進(jìn)行編碼的。我們知道電腦使用二進(jìn)制（0和1）數(shù)來貯存和處理數(shù)據(jù)，而在二維碼中，用黑白矩形表示二進(jìn)制數(shù)據(jù)我們?nèi)庋勰芸吹降暮谏?..

如果按識(shí)別的內(nèi)容來分類，也就是按照識(shí)別的語言的分類的話，那么要識(shí)別的內(nèi)容將是人類的所有語言（漢語、英語、德語、法語等）。如果按照我們國(guó)人的需求，那識(shí)別的內(nèi)容就包括：漢字、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字、常用標(biāo)點(diǎn)符號(hào)。根據(jù)要識(shí)別的內(nèi)容不同，識(shí)別的難度也各不相同。簡(jiǎn)單而言，識(shí)別數(shù)字是比較簡(jiǎn)單了，畢竟要識(shí)別的字符只有0~9，而英文字母識(shí)別要識(shí)別的字符有26個(gè)（如果算上大小寫的話那就52個(gè)），而中文識(shí)別，要識(shí)別的字符高達(dá)數(shù)千個(gè)（二級(jí)漢字一共6763個(gè)）！因?yàn)闈h字的字形各不相同，結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜（比如帶偏旁的漢字）如果要將這些字符都比較準(zhǔn)確地識(shí)別出來，是一件相當(dāng)具有挑戰(zhàn)性的事情。但是，并不是所有應(yīng)用都需要識(shí)別...

圖像的處理及分析1.標(biāo)定文件。標(biāo)定文件的生成是有嚴(yán)格要求的。標(biāo)定板我們規(guī)定其大小必需為視野圖像的1／4。系統(tǒng)以二十幅不同位姿的標(biāo)定板圖像進(jìn)行標(biāo)定。2.灰度轉(zhuǎn)換。在實(shí)際的生產(chǎn)加工中，由于復(fù)雜的環(huán)境因素的影響很多零部件并不是那么容易區(qū)分。因此，為了快速準(zhǔn)確的識(shí)別我們必須對(duì)其進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換。3.濾波降噪。在圖像采集過程中由于零部件結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度不一，因而圖像中的噪聲是不可避免的，噪聲會(huì)影響系統(tǒng)對(duì)檢測(cè)區(qū)域的識(shí)別與判定。所以降噪濾波在整個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)中起到了不可替代的作用。中值濾波為非線性的方法。對(duì)于精度要求比較高的零部件尺寸檢測(cè)采用另一種可靠的濾波方法——高斯濾波。使用高斯濾波器，可以完成高精度...

雖然深度學(xué)習(xí)，人工智能和認(rèn)知系統(tǒng)的概念并不新鮮，但也是近些年它們才真正應(yīng)用于機(jī)器視覺系統(tǒng)。隨著機(jī)器視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，系統(tǒng)在不需要計(jì)算機(jī)編程的情況下也可以具有分析和分類對(duì)象的能力。而人工智能（AI）和深度學(xué)習(xí)是推動(dòng)機(jī)器視覺發(fā)展的重要技術(shù)手段。然而，描述這些概念背后的潛在科學(xué)更為簡(jiǎn)單。例如，在傳統(tǒng)的機(jī)器視覺系統(tǒng)中，可能需要讀取零件上的條形碼、判斷其尺寸或檢查其是否有缺陷。為此，系統(tǒng)集成商通常使用現(xiàn)成的軟件，這些軟件提供了標(biāo)準(zhǔn)工具。例如，可以部署這些工具來確定數(shù)據(jù)矩陣代碼，或者使用圖形用戶界面來測(cè)量零件尺寸的工具集。因此，部件的測(cè)量可以分為好或壞，這取決于它們是否符合某些預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)。與這...

什么是OCR？OCR英文全稱是OpticalCharacterRecognition，中文叫做光學(xué)字符識(shí)別。它是利用光學(xué)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)把印在或?qū)懺诩埳系奈淖肿x取出來，并轉(zhuǎn)換成一種計(jì)算機(jī)能夠接受、人又可以理解的格式。文字識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的分支之一，而且這個(gè)課題已經(jīng)是比較成熟了，并且在商業(yè)中已經(jīng)有很多落地項(xiàng)目了。比如漢王OCR，百度OCR，阿里OCR等等，很多企業(yè)都有能力都是拿OCR技術(shù)開始掙錢了。其實(shí)我們自己也能感受到，OCR技術(shù)確實(shí)也在改變著我們的生活：比如一個(gè)手機(jī)APP就能幫忙掃描名片、身份證，并識(shí)別出里面的信息；汽車進(jìn)入停車場(chǎng)、收費(fèi)站都不需要人工登記了，都是用車牌識(shí)別...

和數(shù)據(jù)信息混在一起編入二維碼的還有糾錯(cuò)碼信息。這是因?yàn)楫?dāng)我們對(duì)二維碼進(jìn)行掃描時(shí)，不能保證掃的每一位信息都正確，這就需要依賴糾錯(cuò)碼信息了。此外，二維碼中還藏著非常重要的校正圖形。當(dāng)二維碼遭到污染或者破壞時(shí)，校正圖形保證了沒有被破壞的信息仍然可以被識(shí)別。也就是說，我們掃描讀出的信息在二維碼中備份了很多份。“即使二維碼的損毀面積高達(dá)50%，信息仍然可以讀取?！边@也就是我們對(duì)著一個(gè)二維碼掃描時(shí)，不需要只掃描整個(gè)圖形，而只對(duì)著圖形的某一個(gè)部分，就可能成功獲取信息的原因。在我們用光電掃描器或者手機(jī)智能終端的掃描軟件進(jìn)行掃描時(shí)，其實(shí)是一個(gè)解碼的過程，解碼恰恰是編碼的逆過程。具體說來，是位置探測(cè)圖...

CCD機(jī)器視覺檢測(cè)在工業(yè)產(chǎn)品檢測(cè)上的優(yōu)勢(shì)：1、CCD機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備是一種非接觸測(cè)量方法，可以避免對(duì)被測(cè)對(duì)象的損傷。適用于高溫、高壓、流體、環(huán)境危害等難以接近被測(cè)物的場(chǎng)合，可代替人工操作，保證生產(chǎn)效率和安全生產(chǎn)。2、CCD機(jī)器視覺技術(shù)的尺寸測(cè)量具有良好的連續(xù)性和高精度，CCD提高了工業(yè)在線測(cè)量的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，也顯著提高了生產(chǎn)效率和質(zhì)量控制。3、CCD機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備，從效率上可以降低工業(yè)品企業(yè)檢測(cè)成本。將原本流水線多人檢測(cè)不同項(xiàng)目用一臺(tái)設(shè)備完成。原本5-6人的檢測(cè)線降低到1-2人，降低企業(yè)用工成本。工業(yè)品生產(chǎn)后質(zhì)量檢驗(yàn)是產(chǎn)品流通前的重要環(huán)節(jié)。機(jī)器視覺在工業(yè)品檢測(cè)方面有其獨(dú)特的技術(shù)...

從廣義上來說，MVI是一種模擬和拓展人類眼、腦、手的功能的一種技術(shù)，在不同的應(yīng)用領(lǐng)域其定義可能有著細(xì)微的差別，但都離開不了兩個(gè)根本的方法與技術(shù)，即從圖像中獲取所需信息，然后反饋給自動(dòng)化執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成特定的任務(wù)。可以說基于任何圖像傳感方法（如可見光成像、紅外成像、X光成像、超聲成像等等）的自動(dòng)化檢測(cè)技術(shù)都可以認(rèn)為是MVI或AVI。當(dāng)采用光學(xué)成像方法時(shí)，MVI實(shí)際上就變?yōu)锳OI。因此AOI可以認(rèn)為是MVI的一種特例。根據(jù)成像方法的不同，AOI又可分為三維（3D）AOI和二維（2D）AOI，三維AOI主要用于物體外形幾何參數(shù)的測(cè)量、零件分組、定位、識(shí)別、機(jī)器人引導(dǎo)等場(chǎng)合；二維AOI主要用于...

高速圖像數(shù)據(jù)處理與軟件開發(fā)是自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)的主要技術(shù)。由于自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)是以圖像傳感獲取被測(cè)信息，數(shù)據(jù)量大，尤其是高速在線檢測(cè)，圖像數(shù)據(jù)有時(shí)是海量的，為滿足生產(chǎn)節(jié)拍需求，必須采用高速數(shù)據(jù)處理技術(shù)。常用的方法有共享內(nèi)存式的多線程處理，共享內(nèi)存或分布式內(nèi)存多進(jìn)程處理等；在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)上采用分布式計(jì)算機(jī)集群，把巨大的圖像分時(shí)、分塊分割成小塊數(shù)據(jù)流，分散到集群系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)處理。對(duì)于耗時(shí)復(fù)雜的算法，有時(shí)單靠計(jì)算機(jī)CPU很難滿足時(shí)間要求，這時(shí)還需配備硬件處理技術(shù)，如采用DSP、GPU和FPGA等硬件處理模塊，與CPU協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)快速?gòu)?fù)雜的計(jì)算難題。近幾年來，尤其我國(guó)2015年發(fā)布《中國(guó)制造2025》發(fā)...