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圖像處理

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圖像處理

機器視覺成像因素綜述

1.成像系統模型圖1：成像系統的簡化模型機器視覺的成像系統的簡化模型，如圖1所示。光學成像系統對現實世界中的可見光、紅外線、X射線等實施某種轉換T(x，y)，將物理量轉換為電信號，再經圖像采集設備采樣、量化后生成數字圖像。圖2：RGB色彩模型圖像是指所有具有視覺效果的畫面，它是對客觀對象的一種相似的、生動的描述。根據色彩不同，圖像可以分為彩色圖像和黑白（灰度）圖像。色彩可以分解為不同強度RGB基本色的組合，這種表...

2023-04-19 13:50:30
視覺檢測中如何提高圖片處理速度及其質量？

機器視覺系統大體分為圖像采集和圖像處理兩個部分。圖像采集是工業相機與PC端通過圖像采集卡相互鏈接，圖像采集卡接收工業相機的模擬信號或數字信號，并將信號處理轉換為適用于PC端的信息。 01 圖像處理技術的應用 1、圖像采集視覺檢測首先需要對輸入的圖片進行采集，根據項目需求不同，對樣本要求也不會相同。合理地根據項目需求，標定合適的樣本，需要通過對大量的樣本進行訓練以提升性能。圖像格式...

2023-04-10 15:59:43
CPK為什么要大于1.33？

2023-04-07 14:32:45
基于深度學習算法的AI圖像視覺檢測

基于人工智能和深度學習方法的現代計算機視覺技術在過去10年里取得了顯著進展。如今，它被廣泛用于圖像分類、人臉識別、圖像中物體的識別等。那么什么是深度學習？深度學習是如何應用在視覺檢測上的呢？什么是深度學習？深度學習是機器學習技術的一個分支，由人工神經網絡組成分類識別器。其工作原理是教機器通過實例學習，為神經網絡提供特定類型數據的標記示例，然后提取這些示例之間的共同模式，將其轉換為包含這些信息的神經網絡模型，這有助于對未來獲取的信息...

2023-02-24 17:08:12
淺析手機鏡頭組裝視覺抓取角度檢測

在手機鏡頭組裝過程中，鏡片的D 角角度是一個非常重要的參數，它影響了鏡頭的成像質量，以前都是人工對位，精度低，效率低，隨著攝像頭的像素越來越高，鏡片數量越來越多，單靠人工對位已經不能滿足生產的需求。檢測內容：視覺抓取手機鏡頭+鏡頭角度測量。解決方案手機鏡頭自動組裝視覺檢測系統，選用視覺光源、光源控制器、工業CCD 相機、工業定焦定倍鏡頭等硬件設備和視覺軟件系統，采用工業相機對鏡片的D 角(剪口)進行拍照，并用視...

2023-02-24 17:01:38
機器視覺中不同波長的成像應用

今天主要來說一說機器視覺鏡頭選擇和不同波長的成像應用。不同波長的光在使用同一個鏡頭的時候會產生不同的效果，這跟鏡頭的透光率和色差等有關。而不同波長的波段范圍成像主要應用也不太一樣，這在實際項目應用中具有重要參考意義，比如現在新冠肺炎疫情體溫檢測中應用非常廣的長波紅外(LWIR)成像，用于非接觸式溫度測量。鏡頭鏡頭在機器視覺系統生成的圖像質量中起著至關重要的作用，因為它們決定了相機傳感器上圖像的清晰度。鏡頭可以...

2023-02-06 17:34:26