随互联网大潮掀起的大数据、云计算、物联网以及人工智能（Artificial Intelligence, 以下简称 AI）等信息技术正与传统制造业深入融合，由此衍生的“智能制造”理念，正为全球制造业带来深远变革。中国的制造业巨头们也纷纷借此发力，向智能化、数字化制造演进，实施战略转型。以消费电器、暖通空调等产品誉满全球的美的集团*（以下简称“美的”）亦是如此。2017 年 1 月，它正式收购全球领先
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2024-02-03 09:29:13
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机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置
目录分辨率（Resolution）精度（Accuracy） 机器视觉系统的定位精度如何计算？公差（Tolerance）Field of View × 30mm 视觉行业的初学者，甚至是做了1-2年的销售也许还会困惑这样的事情——在拿到检测要求后，不知道根据图纸上的
目前机器视觉的主要应用于质量检测，尺量测量，缺陷检查，识别和定位，而机器视觉在机器人的应用则是主要引导定位，机器人视觉引导系统，由于单视觉基于多个镜头的3D视觉引导系统发展。据了解，中国目前真处于劳动密集型向技术密集型的技术转型时期，对提高生产效率、降低人工成本的机器视觉方案有着旺盛的需求，同时也就成为了机器视觉技术的聚集地，许多具有国际先进水平的机器视觉系统进入中国，机器视觉企业也在与国际机器视
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2023-11-22 17:43:27
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1、大脑使用两眼视角之间的不同来感知深度。2、不要忽略单眼的感知深度，像纹理和灯光。3、在Rift中，用户最舒适的感知深度是0.75到3.5米之间（1米=1unity单位）。4、通过OVR配置工具来设置虚拟摄像机之间的距离，摄像机和用户瞳孔之间的距离。 5、确保图片在每一个眼睛中符合适当的效果（在一个眼中或者在眼睛中看起来很
# 工业废料深度学习检测
在现代工业生产中，工业废料的管理和检测变得尤为重要。传统的废料检测方法往往效率低下且准确度不高，而深度学习技术的兴起为这一领域带来了新的解决方案。本文将介绍如何利用深度学习技术进行工业废料检测，并附上具体的代码示例。
## 深度学习与工业废料检测
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过层层抽象对数据进行处理，能够自动提取特征，适合解决图像分类、目标检测
原文： A practical guide to image-based anomaly detection using Anomalib1. 简介在工业生产中，质量保证是一个很重要的话题， 因此在生产中细小的缺陷需要被可靠的检出。工业异常检出旨在从正常的样本中检测异常的、有缺陷的情况。工业异常检测主要面临的挑战：难以获取大量异常样本正常样本和异常样本差异较小异常的类型不能预先得知这些挑战使得很难
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2024-01-14 13:25:02
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随着科技的不断进步，各种高科技设备和技术的融入，让各类行业都有了非常快速的发展，工业视觉检测就是高科技设备发展下的产物，那么工业视觉检测技术有哪些?尺寸测量该如何进行呢?我们看下文当中的介绍。工业视觉检测技术：此技术的分辨率是非常高的，清晰度和精准度，色彩还原度都非常好，跟显微放大镜头结合使用能够进行细微的尺寸测量，比如芯片测量等等;工业视觉检测在测量方面跟其他测量方法相比较会具有更好的技术优势，
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2023-09-04 14:38:06
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文章目录3.7 边缘提取3.7.1 在一维和二维的边缘定义3.7.2 一维边缘提取3.7.3 二维边缘提取3.7.4 边缘的准确度 3.7 边缘提取如果阈值选定错误，由于从前景灰度值到背景灰度值是平滑过渡的，那么提取出来的物体将通常会变得更大或者更 小。当光照改变时，这个问题尤其严重，因为此时要求阔值必须非常准确地适应改变后的照明情况。描述物体边界的鲁棒性最好的方法是将边界视为图像中的边缘。因此
ZED立体相机再现了人类双目视觉的工作方式。通过比较左眼和右眼看到的两种视图，不仅可以推断深度，还可以推断空间中的3D运动。ZED立体相机可以捕捉到场景的高分辨率3D视频，通过比较左右图像之间的像素位移可以估计深度和运动。深度感知深度感知是指确定物体之间的距离，以三维的角度看世界。到目前为止，深度传感器仅限于近距离和室内的深度感知，限制了其在手势控制和身体跟踪方面的应用。ZED是第一个使用立体视觉
1.检测原理(一)原理 飞拍就是使用硬件比较输出或精准输出端口在极短时间内触发相机拍照，而被测物品在拍照过程中仍处于运动状态，与此同时被测物品通过图像处理软件计算出其位置的偏移量，执行机构获取视觉输出的偏移量后再做出相应的动作指令。 视觉飞拍功能不仅需要有硬件比较输出或精准输出功能做高速精准触发控制，而且要求相机的拍照响应时间快、曝光时间短、帧率高，软件处理时间要短。(二)机器视觉飞拍与停拍对
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2023-12-04 04:53:07
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在工业生产过程中，每个产品在完工之前都需要经过一系列的检测识别工作，例如对工业零件中的尺寸进行测量等，一般来说，人工检测不能够满足测量需求，而且重复的工作给人工容易带来疲劳，从而发生错检或漏检的情况，因此通过视觉检测系统来替代人工去完成检测工作，是企业所需要的。一般情况，工业视觉检测系统主要是通过工业镜头来获取图像，通过显示的图片来区分产品的亮度，尺寸，颜色，缺陷。形状大小等。因此，视觉检测系统的
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2023-10-18 16:57:14
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在当今高度自动化的工业环境中，深度学习技术，尤其是在视觉领域的应用，已成为关键因素。工业视觉深度学习的应用流程为我们提供了一个系统化的框架，以便在实际场景中实施视觉识别与分析。本文将详细介绍如何将工业视觉深度学习的应用流程具体化，以便为技术团队提供清晰、可操作的指南。
## 环境准备
在开始之前，确保您拥有适当的开发环境是至关重要的。以下是我们需要安装的前置依赖和工具：
| 组件
工业CT基本组成由重建CT图像的基本过程出发，我们可以想象一下组成一台工业CT设备的基本要求：它应该能够量 X射线穿透被检物体以后射线的强度，同时能够完成X射线机-探测器系统与被检测物体之间的扫描运动，从而获得重建CT图像所需的完整数据；最后射线源辐射探测器用这些数据通过一定的算法重建出物体的断面图像。自然地，从扫描到重建图像都被检测工件是由计算机来控制或完成计算的。这样，一数据采集机械系统计算机
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2023-11-13 13:52:49
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机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。主要用计算机软件来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉系统主要由图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示三部分组成。机器视觉广泛运用于仪表板智能集成测试系统、金属板表面自动控伤系统、汽车车
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2021-08-13 10:57:53
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受伤的组织会引发一系列复杂而结构化的事件，以修复受损的组织区域这些事件可能包括血管生成因子增加血管化增殖和细胞外基质沉积，以及炎症免疫细胞的浸润破坏坏死组织的过程。伤口愈合过程开始于细胞向伤口，开始突出，迁移，并关闭伤口区域。这些过程反映了行为以及整个组织复合体。多年来，研究人员一直采用伤口愈合试验来研究细胞极化、组织基质重塑，或估计不同细胞和培养物的细胞增殖和迁移率条件伤口愈合试验已用于研究细胞
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2024-02-04 07:57:51
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这一节开始介绍如何进行灰度和彩×××像的测量。可以基于图像统计进行监测判断，例如一个区域中的平均密度水平。 根据图像统计特征，可以在灰度或彩×××像上完成许多机器视觉监测任务，例如监测成份的存在或缺失，监测部件的瑕疵，以及与参照物比较彩色成份。下面的图说明了进行灰度或彩×××像监测的基本步骤。定义关注区
关注区(ROI)就是图像中的一块想要集中分析的区域。下图表述了ROI工具及其使用方法。关
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2024-01-19 16:31:12
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贝茨视觉训练法 (Dr William Bates)方法 去除眼镜。尝试每天去除眼镜并保持15至20分钟的适应性练习，并进行感觉记录。 手掌按摩法。让你的眼球尽可能得到放松。具体方法为：轻闭双眼，两手掌相互摩擦，产生热量。两掌摩擦6-8秒钟后，左掌放在左眼上，右掌放在右眼上，手臂肘部最好有支撑，手掌要轻松压放在眼区，手
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2023-12-03 00:30:58
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工业视觉检测主要依靠CCD工业相机代替人眼进行检测，很明显，若要实现视觉检测设备去啊你啊你代替人工检测的话，那就需要它们“看”得到才行，档视觉检测设备具有人类观察的能力后，我们就能将判断、处理的程序写进系统，让他们实现“智能化”，从而能灵活的在生产线上实现视觉检测机器人该有的价值。 工业视觉检测在我国的应用非常广泛，它比人工检测具备哪些优势呢？它主要的功能是什么呢？1、引导和定位视觉相
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2024-01-04 17:11:07
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