随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于
在实际的工业生产中，人经常用来检测、测量和判断类工作。但是由于视觉疲劳等因素，经常会产生一些误差甚至错误。机器人视觉系统可以不知疲倦的运行下去。 典型的机器人视觉系统组成分：图像采集部分、图形处理部分、运动控制部分。 一、视觉系统组成 视觉系统一般由硬件和软件组
机器视觉”顾名思义就是，用机器代替人眼来做测量和判断。 机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。其概念源自于机器人领域，通过光学装置和非接触式的传感器，自动地接受和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。 但是小编为什么又会突然讲到机器
标定目的是计算出图像坐标系与世界坐标系的对于关系，有效地将像素坐标 转换到世界坐标，从而进行测量、位置跟踪等。 图像标定有 3 种方式： 一是线性标定（适用于相机镜头质量好，镜头无径向 畸变或畸变小，相机平面与目标平面垂直无透视畸变）； 二是非线性标定（适用 于相机镜头质量好，镜头
我相信我的大多数朋友都想象过未来的生活会是什么样子。也许，就像科幻电影中描绘的场景一样，摩天大楼随处可见。智能机器人代替人类，在各个行业工作。即使是大多数人，不用工作也能享受到高品质、舒适的生活环境。 如果未来真的如上文所述，我们祖先追求的“同一个世界”就会实现。
机器视觉照明是机器视觉检测和测量系统的一个关键方面。有效利用照明可以增强目标对象内的关键特征对比度，同时最大限度地减少周边的对比度，以确保准确捕获所需的数据。使用正确的照明，图像处理所需的时间通常会更短，这通常会提高处理效率和捕获数据的质量。 将照明集成到您的机
随着成本和相机的大幅缩减，用于机器视觉的 3D 成像变得越来越普遍。3D 技术为高效的质量控制和机器人引导提供了机会。3D 机器视觉成像简化了检查，使它们能够以更快的速度进行，并且部署的摄像头更少。它还为运动分析等领域开辟了机会。 3D 机器视觉的许多实现正在成熟： 立体成像
