機(jī)器視覺文章最新資訊

在一個小型嵌入式解決方案上為流式傳輸4x應(yīng)用制作原型的步驟

空間內(nèi)容納更多的功能。當(dāng)這些系統(tǒng)在邊緣做出決策時，這往往十分有利。為了使這樣的系統(tǒng)成為可能，包括實(shí)現(xiàn)快速制作原型的能力，Teledyne FLIR 推出了 Quartet? TX2 嵌入式解決方案。這款定制的載板可輕松集成最多 4 個全帶寬 USB3 機(jī)器視覺相機(jī)。為了強(qiáng)調(diào)預(yù)裝了 Spinnaker SDK 的 Quartet 可以實(shí)現(xiàn)的功能，我們介紹了受 ITS（交通系統(tǒng)）啟發(fā)制作原型所采取的步驟，這個原型可以同時運(yùn)行四個相似的應(yīng)用，其中三個使用深度學(xué)習(xí)。具體如下：●? ?應(yīng)用 1：
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AMS紅外點(diǎn)陣投射器為Luxonis機(jī)器人3D視覺系統(tǒng)點(diǎn)睛

艾邁斯歐司朗（AMS）與Luxonis建立新的合作伙伴關(guān)系。Luxonis為自動導(dǎo)引車（AGV）、機(jī)器人、無人機(jī)等提供3D感測解決方案，協(xié)助創(chuàng)建高質(zhì)量3D地圖，用于物體偵測和避障等應(yīng)用。該3D感測解決方案的核心組成部分包括紅外光源，采用了艾邁斯歐司朗的Belago 1.1紅外點(diǎn)陣投射器。Belago 1.1將VCSEL芯片、專有的光學(xué)系統(tǒng)、緊湊結(jié)實(shí)的封裝加以整合，非常適合于主動立體視覺（ASV）應(yīng)用。艾邁斯歐司朗紅外點(diǎn)陣投射器Belago 1.1，為Luxonis新型機(jī)器人3D視覺系統(tǒng)點(diǎn)睛透過主動立體視覺
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基于機(jī)器視覺的鋼軌表面損傷檢測研究*

目的：為探尋鋼軌表面?zhèn)麚p機(jī)器視覺檢測有效方法，驗(yàn)證經(jīng)典的5種邊緣檢測算法在鋼軌表面損傷檢測；方法：利用采集的帶扎傷鋼軌圖片，在MATLAB2016版本進(jìn)行檢測實(shí)驗(yàn)；結(jié)果：log檢測法、Canny檢測法存在錯檢，roberts檢測法、prewitt檢測法、sobe檢測法錯在漏檢；結(jié)論：經(jīng)典的5種邊緣檢測算法在鋼軌表面損傷檢測無法達(dá)到工業(yè)級效果。
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一種基于機(jī)器視覺的模糊圖像復(fù)原算法*

在加工件位置發(fā)生移動的情況下，嘗試用機(jī)器視覺分析的技術(shù)來獲取均勻運(yùn)動的被測物表面的細(xì)節(jié)信息。由于相機(jī)和被捕獲物體之間的相對運(yùn)動，圖像可能會變得模糊。因此，在后續(xù)分析之前，必須通過消除運(yùn)動引起的失真來恢復(fù)和還原圖像，從而可以以特定的算法來還原和識別原始圖像，以實(shí)現(xiàn)深層的研究目的。
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將機(jī)器視覺提速20倍！瑞薩DRP是怎么做到的？

工業(yè)生產(chǎn)要實(shí)現(xiàn)自動化，必然離不開機(jī)器視覺的幫忙。RZ/A2M集成了瑞薩特有的DRP（動態(tài)可重新配置處理器）技術(shù)，擁有超高性能的圖形圖像處理能力。DRP在擁有硬件級別運(yùn)算能力的同時，也能夠從軟件層面對運(yùn)算邏輯進(jìn)行實(shí)時修改，保證了靈活性的同時也擁有不俗的圖像處理能力。本文中，我們將重點(diǎn)介紹RZ/A2M在工業(yè)自動化領(lǐng)域應(yīng)用的優(yōu)勢，包括更高的圖像處理能力以及超低的功耗?！緑ideo】視頻中的機(jī)械臂之所以能夠如此靈活的識別并抓取目標(biāo)物體，是因?yàn)橛蠷Z/A2M獨(dú)有的DRP模塊對機(jī)器視覺的圖像處理過程進(jìn)行加速。外接的顯
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高產(chǎn)能生產(chǎn)線的正確打開方式，研華EPC-U2217機(jī)器視覺解決方案

隨著技術(shù)的進(jìn)步和智能制造的發(fā)展，機(jī)器視覺在智能工廠的作用越來越重要。當(dāng)我們以為工廠產(chǎn)線上還都是低技術(shù)的勞動者手動檢測產(chǎn)品外觀、印刷錯誤和產(chǎn)品標(biāo)簽尺寸，每天996地在生產(chǎn)線上當(dāng)螺絲釘。實(shí)際上，現(xiàn)代智能工廠生產(chǎn)線里已經(jīng)在利用機(jī)器視覺方案，通過大量的信息識別、數(shù)據(jù)積累及處理判斷零部件質(zhì)量是否合格，借此提高生產(chǎn)線的良率。據(jù)Frost ＆ Sullivan 預(yù)計(jì)到 2022 年，全球機(jī)器視覺設(shè)備市場規(guī)模將增長到 136.2 億美元，亞太地區(qū)將繼續(xù)成為全球最大的市場，因?yàn)樾袠I(yè)加大了對質(zhì)量檢驗(yàn)的需求。研華某客戶為提高生
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深耕機(jī)器視覺，Teledyne e2v全局快門圖像傳感器顯威力

1? ?機(jī)器視覺行業(yè)的全局快門圖像傳感器機(jī)會Teledyne e2v 是Teledyne Technologies 旗下公司，也是全球領(lǐng)先的高性能圖像解決方案供應(yīng)商。Teledynee2v 針對機(jī)器視覺市場提供高性能圖像傳感器、定制化的攝像頭解決方案以及特定應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品。公司研發(fā)的全局快門圖像傳感器，由于其成像質(zhì)量好、噪聲低、幀率高，并且集成了相應(yīng)的處理功能，受到了客戶的廣泛歡迎?，F(xiàn)在我們的產(chǎn)品應(yīng)用于工業(yè)相機(jī)、智能掃碼、人臉識別、智能交通系統(tǒng)和工業(yè)人工智能等領(lǐng)域，統(tǒng)稱為機(jī)器視覺領(lǐng)域。
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賽昉科技重磅發(fā)布全球首款基于RISC-V人工智能視覺處理平臺 ——驚鴻7100

近日- RISC-V處理器IP供應(yīng)商賽昉科技有限公司，發(fā)布全球首款基于RISC-V的人工智能視覺處理平臺——驚鴻7100?！绑@鴻”一詞取自成語“驚鴻一瞥”，語義雙關(guān)：“驚鴻7100”的推出，不僅驚艷了世界，還以它優(yōu)異的性能，造福于世界。該平臺是全球首款基于RISC-V集深度學(xué)習(xí)、圖像處理、語音識別、機(jī)器視覺為一體的多功能平臺，由賽昉科技獨(dú)立自主開發(fā)，可廣泛應(yīng)用于自動駕駛、智能無人機(jī)、公共安全、交通管理、智能家電、視覺掃地機(jī)器人、工業(yè)機(jī)器人等智能應(yīng)用領(lǐng)域?！绑@鴻7100”的出現(xiàn)，標(biāo)志著RISC-V在智能音視
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用OpenVINO自制簡易控制系統(tǒng)

　　2006 年 11 月任天堂推出新一代電玩主機(jī)「Wii」，同時搭配具有「重力傳感器（或稱線性加速度計(jì)）」的游戲桿，讓玩電動不再只有香菇頭和按鍵，而是可以透過揮動手把來體驗(yàn)更仿真的運(yùn)動類游戲，如網(wǎng)球、桌球等，從此開啟「體感游戲」新世代?！　‰m然后續(xù)有更多廠商加入，甚至加入了陀螺儀（或稱角加速度器）來偵測手把轉(zhuǎn)動角度、速度，還有利用地磁傳感器來感知玩家面對的方向使得體感游戲更加逼真，但玩家對于手上握著的那個手把仍感到有些累贅?！　?010 年 11 月微軟為了挽救Xbox360 的銷售業(yè)績推出了「Kine
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研華掌上型嵌入式工控機(jī)EPC-C301，專注高性能機(jī)器視覺應(yīng)用

為了提高檢查過程的效率和準(zhǔn)確度，機(jī)器視覺在工業(yè)自動化和運(yùn)輸領(lǐng)域的應(yīng)用日益普遍。機(jī)器視覺可以理解和解釋檢查過程中獲得的圖像。機(jī)器視覺市場預(yù)計(jì)將在2020年有107億美元的市場規(guī)模，截至2025年將達(dá)到147億美元。研華EPC-C301嵌入式工控機(jī)搭載Intel?第八代 Core? i7 - 8665UE/i5-8365UE低功耗CPU，可為攝像頭、門控、讀卡器、鍵盤和收據(jù)打印機(jī)等外圍設(shè)備提供豐富的I/O接口。EPC-C301不僅擁有多達(dá)4LAN及4種擴(kuò)展方式，它還具有170 x 118 x 70毫米（6.6
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以機(jī)器代替人，研華EPC-P3066嵌入式工控機(jī)助力打造倉庫自動化和智能物流

智能識別的技術(shù)越來越隨處可見，悄然影響著我們的生產(chǎn)與生活，通過機(jī)器代替人眼來實(shí)現(xiàn)高效率、高精度、無疲勞的運(yùn)作，尤其在一些不適合于人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境，或人工視覺難以滿足工藝、工程要求的場合，或大批量重復(fù)性生產(chǎn)的工業(yè)應(yīng)用中，利用機(jī)器視覺提高生產(chǎn)效率，已經(jīng)成為如今產(chǎn)業(yè)發(fā)展的大趨勢。機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼來做測量和判斷，一般機(jī)器視覺系統(tǒng)由：工業(yè)相機(jī)，光源，工控機(jī)，圖像分析軟件等構(gòu)成。機(jī)器視覺不僅僅是去“看”，還需要對所看到信息進(jìn)行理解，并協(xié)助機(jī)械系統(tǒng)和機(jī)器人自主去實(shí)現(xiàn)相關(guān)的功能和動作，最終實(shí)現(xiàn)智能化。技術(shù)
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機(jī)器視覺應(yīng)用大盤點(diǎn)：哪一個領(lǐng)域能率先“上車”？

機(jī)器視覺起源于上世紀(jì)50年代 —— Gilson提出了“光流”這一概念，并基于相關(guān)統(tǒng)計(jì)模型發(fā)展了逐像素的計(jì)算模式，標(biāo)志著2D影像統(tǒng)計(jì)模式的發(fā)展。相對于人類視覺而言，機(jī)器視覺在量化程度、灰度分辨力、空間分辨力和觀測速度等方面存在顯著優(yōu)勢。其利用相機(jī)、鏡頭、光源和光源控制系統(tǒng)采集目標(biāo)物體數(shù)據(jù)，借助視覺控制系統(tǒng)、智能視覺軟件和數(shù)據(jù)算法庫進(jìn)行圖形分析和處理，軟硬系統(tǒng)相輔相成，為下游自動化、智能化制造行業(yè)賦予視覺能力。隨著深度學(xué)習(xí)、3D視覺技術(shù)、高精度成像技術(shù)和機(jī)器視覺互聯(lián)互通技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器視覺性能優(yōu)勢進(jìn)一
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機(jī)器視覺 + 運(yùn)控控制——自動化產(chǎn)線升級的利器

機(jī)器視覺是計(jì)算機(jī)視覺的一個分支，工業(yè)自動化領(lǐng)域中的視覺控制或視覺應(yīng)用，主要指的是通過前端光學(xué)攝像頭，從采集到的數(shù)字化圖像中提取相關(guān)信息，進(jìn)行分析處理之后，用于對生產(chǎn)線流程或質(zhì)量的控制，以代替重復(fù)性人工操作。目前，機(jī)器視覺在工廠生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的實(shí)際應(yīng)用包括：對生產(chǎn)工件的完整性質(zhì)量檢測、識別、分類、零件位置及方向、尺寸測量、讀碼識別追溯、表面/色差檢測、自動化流水線作業(yè)等等?？梢哉f，機(jī)器視覺為流水產(chǎn)線、自動化設(shè)備安裝上了一雙“眼睛”，能夠提供全天候、高一致性、高可靠性的檢測結(jié)果，增添了工廠生產(chǎn)的智能化水平，因而也
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三年前打敗了柯潔的人工智能真的改變這個世界了嗎？

　　文/李婷婷　　來源：資本偵探（ID：deep_insights）　　核心要點(diǎn) 　　近幾年人工智能風(fēng)口再起，實(shí)際上是技術(shù)發(fā)展、數(shù)據(jù)沉淀以及場景延展等多個因素，厚積薄發(fā)的結(jié)果?！　∪斯ぶ悄苌虡I(yè)化變現(xiàn)困難的根本原因，仍是底層研究的制約下難以規(guī)?；涞氐默F(xiàn)實(shí)?！　⌒禄ǖ募映?，對于人工智能底層研究的投入、應(yīng)用場景的拓展等將大有裨益?！　∧茏岏R云、馬化騰、李彥宏等業(yè)界大佬共同看好的方向，除了人工智能，可能很難找到第二個?！　≡?月9日舉行的2020世界人工智能大會云
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“原子樂高”搭出類腦視覺傳感器

　　在人腦處理的信息中，超過80%都是通過眼睛獲得的。人眼不僅可以進(jìn)行信息的探測和同步處理，而且整體功耗極?。ㄟh(yuǎn)小于20瓦）。相比而言，傳統(tǒng)的機(jī)器視覺系統(tǒng)需要先探測再處理，使用的圖像傳感器在探測目標(biāo)圖像的同時會產(chǎn)生大量冗余信息，此類信息通過有限的帶寬傳輸給所連接的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理和分析，從而導(dǎo)致較大的時間延遲和較高的功耗。因此，構(gòu)建一個可以媲美人眼、具備同步進(jìn)行信息探測和處理功能的類腦視覺傳感器是人們一直追求的夢想，對于智能工業(yè)、自動駕駛、智能安防等應(yīng)用的發(fā)展也至關(guān)重要。近日，南京大學(xué)物理學(xué)院繆峰教授團(tuán)隊(duì)基
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機(jī)器視覺介紹

機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼來做測量和判斷。機(jī)器視覺系統(tǒng)是指通過機(jī)器視覺產(chǎn)品（即圖像攝取裝置，分 CMOS 和 CCD 兩種）將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號；圖像系統(tǒng)對這些信號進(jìn)行各種運(yùn)算來抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。　　機(jī)器視覺系統(tǒng)的特點(diǎn)是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業(yè)的危險(xiǎn) [ 查看詳細(xì) ]