障碍物|基于机器视觉检测各领域应用介绍
机器视觉检测作为AI的一个重要分支 , 极适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识 ,常见的如对汽车仪表盘加工精度的检查 , 高速贴片机上对电子元件的快速定位 , 对管脚数目的检查 , 对IC表面印字符的辨识 , 胶囊生产中对胶囊壁厚和外观缺陷的检查 , 轴承生产中对滚珠数量和破损情况的检查 , 食品包装上面对生产日期的辨识 , 对标签贴放位置的检查 。
【障碍物|基于机器视觉检测各领域应用介绍】
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基于机器视觉检测各领域应用介绍 , 你期待吗?
所谓视觉检测 , 主要用计算机来模拟人的视觉功能 , 把客观事物的图像信息提取、处理并理解 , 然后用于实际检测、测量和控制 。
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一般地说 , 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断 。 首先采用CCD照相机将被摄取目标转换成图像信号 , 传送给专用的图像处理系统 , 根据像素分布和亮度、颜色等信息 , 转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征 , 如:面积、长度、数量、位置等;最后 , 根据预设的容许度和其他条件输出结果 , 如:尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无等 。
机器视觉在各领域的应用盘点
1.基于机器视觉的扫描、刷脸支付方案:
基于机器视觉的扫描、刷脸支付方案 , 集成人脸识别、扫码支付的处理模块 , 便捷、安全的人脸识别可成为保证冬奥会安保的小助手 , 人员出入可以得到明确的数据统计 , 以确保会场的安全 。 人脸的支付可保证个人账户的安全性 , 可在冬奥会纪念品专门店便捷支付 , 主要用于人员出入确认信息、人脸支付等 。
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2.机器视觉辅助自动驾驶
自动驾驶汽车离不开机器视觉技术 , 障碍物检测及道路检测都需要应用机器视觉技术 。
障碍物检测的准确率是车辆自动驾驶过程中安全性的重要保证 。 基于立体视觉的障碍物检测因为既不需要障碍物的先验知识 , 对障碍物是否运动也无限制 , 还能直接得到障碍物的实际位置而成为主流研究方向 。
自动导航是自动驾驶的必要条件 , 自动驾驶过程中 , 道路检测主要是为了确定车辆在道路中的位置和方向 , 以便控制车辆按照正确的路线行驶 。 目前 , 机器视觉技术在自动驾驶中并没有进行大规模的应用 , 机器人产学研联盟机器视觉领域专家表示 , 其实这并非是硬件的问题 , 事实上摄像头技术在汽车中的应用已经十分成熟 , 最终难点仍然在于模拟神经网络的视觉算法 。
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3.工业视觉检测
机器视觉可以快速获取大量信息 , 并进行自动处理 。 机器视觉可说是工业自动化系统的灵魂之窗 , 从物件/条码辨识、产品检测、外观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位 , 都是机器视觉技术可以发挥的舞台 。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度 。 运用在一些危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合;此外 , 在大批量工业生产过程中 , 机器视觉检测可以大大提高生产效率和生产的自动化程度 。
4.机器视觉与安防大碰撞
机器视觉中的目标识别、目标追踪、双目技术、多球机跟踪联动技术技术应用为安防行业带来改变 。 如果把摄像机看作人的眼睛 , 而智能视频分析系统可以理解为人的大脑 , 智能视频分析技术借助处理器的强大计算功能 , 对视频画面中的海量数据进行高速分析 , 获取人们需要的信息 。 当机器视觉与图像处理技术加入之后 , 打破了原有的限制 , 得以设计出一个实时视频监控系统 。 该系统在实现视频监控同时 , 通过运用机器视觉技术 , 增加了视频变化检测和自动录像功能 , 系统能够自动识别场景变化 , 检测出运动目标并锁定 , 同时发出警告和启动存储装置 。 这样不仅可以节省大量存储空间 , 提高监控存储效率 , 减少不必要的回放 , 而且数据更加具有针对性 。
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盈泰德科技(深圳)有限公司有着多年的机器视觉行业经验 , 少成功的案例和解决方案 , 一直以来致力于机器视觉产品的生产、开发、应用以及销售 , 为客户提供整体机器视觉解决方案及服务 , 把机器视觉技术应用到智能生产中 。
转自:https://www.0755vc.com
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