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机器视觉

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如何破解终端算力困局?PRCV 这篇论文让机器人“算有余力”

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优必选科技
2022-11-08

人类感知到的信息中,有83%来自视觉,机器人的感知和交互也同样非常依赖机器视觉。因此,视觉传感是机器人理解外界信息的重要手段,随之而来的图像分析,则消耗了机器人等终端设备的大部分算力。如何在出色完成图像分析任务的前提下,尽可能降低终端算力的消

印尼 Widya Robotics 携手华为云,让建筑工地安全看得见

AI落地效率提升30倍,实时智慧安全检测,全天候保障劳工人身安全。

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AI 简报:Blind 超分 KernelGAN

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AIWeker
2022-05-13

超分(Super-Resolution)是从低分辨率图LR中恢复到高分辨率图HR。为了构造配对的数据集,通常会在HR图做各种降质的操作,如高斯模糊,下采样,噪声以及压缩等,之后生成LR与HR的配对数据进行训练模型

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LabVIEW 仪表盘识别(实战篇—6)

机器视觉系统中常需要从各类仪表的显示屏图像中提取其读数。这些仪表的显示屏可以分为模拟指针显示屏、LCD显示屏和LED显示屏等。

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LabVIEW 条形码识别(实战篇—5)

条形码可以标出物品的生产国、制造厂家、商品名称等许多信息,因而在商品流通、图书管理、邮政管理、银行系统等许多领域都得到广泛的应用。

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LabVIEW OCR 实现车牌识别(实战篇—3)

OCR(光学字符识别)是指机器自动从图像中识别文本字符的过程,OCR机器视觉系统可用于对被测件的识别和分类。常见的识别应用包括:药品包装标签识别、IC芯片编码读取、冲压零件上的字符识别、汽车零件编码读取以及车牌识别等。

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LabVIEW 色彩定位实现药品包装质量检测(实战篇—4)

色彩定位(Color Location)是指通过对色彩匹配功能进行增强和扩展,以快速定位图像中特定颜色区域的过程。

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LabVIEW 实现 PCB 电路板坐标定位(实战篇—2)

基于LabVIEW机器视觉,根据过孔和PCB边角实现PCB电路板坐标定位,达到无论在任何角度,均可定位PCB的效果。

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LabVIEW 感兴趣区域分析(实战篇—1)

在机器视觉系统开发过程中,常见的ROI操作包括构建ROI、关联ROI到图像显示窗口、从图像显示窗口中提取ROI以及清除图像显示窗口中的ROI等。图像显示窗口中的图像不断变化时,与之关联的ROI可以保持不变。

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LabVIEW 彩色图像分割(基础篇—14)

基于目标颜色的彩色图像分割常包括色彩阈值处理(Color Threshold)和色彩分割(Color Segmentation)两种方法。

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LabVIEW 色彩匹配实现颜色识别、颜色检验(基础篇—13)

色彩匹配(Color Matching)是将模板图像与待测图像或其中某一区域的颜色进行比较,判断它们是否相同或相近的过程。它可以用于颜色识别、颜色检验以及彩色对象定位等基于色彩信息比较的应用程序。

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LabVIEW 目标测量方法(基础篇—12)

目标测量(Dimensional Measurements)是机器视觉的重要应用之一,它以被测目标的关键尺寸信息为特征,对这些尺寸进行测量,或根据测量结果来判定产品质量是否合格。

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LabVIEW 图像模式匹配(基础篇—11)

图像模式匹配是指通过分析模板图像和目标图像中灰度、边缘、外形结构以及对应关系等特征的相似性和一致性,从目标图像中寻找与模板图像相同或相似区域的过程。图像模式匹配是机器视觉系统最重要的功能之一,基于它可以实现目标对准、测量、检测以及分类等应用

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LabVIEW 纹理分析(基础篇—9)

通过纹理分析,可对物体表面尺寸和形状的变化进行检测,如划痕(Scratch)、裂纹(Crack)和污渍(Stain)等。

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LabVIEW 轮廓分析与比较(基础篇—8)

基于提取的目标轮廓,不仅可实现图像分割,还能实现尺寸测量、缺陷检测以及目标的轮廓分析、匹配和轮廓分类等机器视觉应用。

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LabVIEW 图像灰度测量(基础篇—7)

像素灰度是图像最为典型的特征之一,基于图像像素灰度能衍生更多的图像特征,包括图像的直方图、线灰度分布曲线、图像线灰度均值、ROl边界灰度曲线、灰度定量描述以及图像结构相似度等。

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LabVIEW 图像增强算法(基础篇—5)

在采集或传递图像的过程中常会受到各种噪声的影响,这会导致其中包含的重要信息很难被读取和识别。例如,不均匀的光照会使图像灰度过于集中;摄像头的数模转换电路所产生的噪声会使图像质量降低;图像显示设备的局限性会造成图像显示颜色减少等。

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LabVIEW 图像灰度分析与变换(基础篇—4)

图像灰度分析是图像分析中最基本的内容,它使用各种图像灰度分析工具,提取图像或ROI区域内的灰度特征信息。基于对图像灰度的分析测量,可以实现最基本的机器视觉检测系统,如目标存在性检测系统等。

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LabVIEW 机器视觉系统图像畸变、校准和矫正(基础篇—3)

搭建机器视觉系统应尽可能确保生成的图像足以使算法快速准确地从中提取所需信息。为了实现这一目标,常需要在设备选型和系统搭建过程中考虑设备的技术指标、被测目标的尺寸、设备安装的空间限制、相机安装方式、图像采集设备的性能以及图像采集软件等关键问题

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LabVIEW 灰度图像操作与运算(基础篇—2)

完成机器视觉系统的搭建、校准并且确认其可以采集检测目标的图像后,就可以集中精力开发各种图像分析、处理以及模式识别算法。

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案例应用 l 机器视觉"OCR 识别"技术,高效解决医疗药盒字符检测难题

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矩视智能
2021-12-24

北京恒驰X科技有限公司经营范围以货物进出口为主,近期需要对药盒包装上的生产批号、生产日期、有效期等进行检测。

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LabVIEW 读写各类格式图像的方法(基础篇—1)

图像数据被采集至内存缓冲区后,机器视觉软件即可对其施加各种图像预处理、图像分析、图像处理和机器视觉算法。

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彩色图像色彩空间原理(理论篇—6)

自然界的各种色彩、人类所感知的色彩以及各种图像设备和计算机软件所使用的颜色可通过色彩空间(Color Space)来描述。

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LabVIEW 目标对象分类识别(理论篇—5)

目标对象分类是机器视觉领域非常活跃的研究方向,在工业领域有极其广泛的应用,例如对生产线上的零件按形状、颜色等特征分拣,统计具有某种特征的零件,或通过辨别目标的类别进行质量检测等。

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LabVIEW 图像特征与机器视觉概念(理论篇—4)

图像的特征是指图像的原始特性或属性,其中部分属于自然特征,如像素灰度、边缘和轮廓、纹理及色彩等。有些则是需要通过计算或变换才能得到的特征,如直方图、频谱和不变矩等。

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工业机器视觉系统相机如何选型?(理论篇—3)

数字图像是机器视觉系统工作的前提和基础,工业机器视觉系统把成像子系统的信号转换为反映现实场景的二维数字图像,并对其进行分析、处理,得出各种指令来控制机器的动作。

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LabVIEW 软件、驱动安装及编程方法(理论篇—2)

机器视觉系统开发过程中,软件的开发最为关键,耗时也最长。一套好的机器视觉软件开发平台可以有效提高机器视觉系统开发效率并增强系统的稳定性和可靠性。

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工业机器视觉系统的构成与开发过程(理论篇—1)

在说到机器视觉系统时候,各位可能会对:机器视觉(machine vision)、图像处理(image processing)以及计算机视觉(computer vision)这三个概念感到困惑。

拥抱智能,AI 视频编码技术的新探索

随着视频与交互在日常生活中的作用日益突显,愈发多样的视频场景与不断提高的视觉追求对视频编码提出更高的挑战。相较于人们手工设计的多种视频编码技术,AI 编码可以从大数据中自我学习到更广泛的信号内在编码规律。工业界与学术界发力推动 AI 视频编码标准

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