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机器视觉系统特征提取辨识

一般布匹检测(自动识别)先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像,在此基础上设定一定标准;然后拍摄被检测的图像,再将两者进行对比。但是在布匹质量检测工程中要复杂一些: 1. 图像的内容不是单一的图像,每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。 2. 杂质的形状难以事先确定。 3. 由于布匹快速运动对光线产生反射,图像中可能会存在大量的噪声。 4. 在流水线上,对布匹进行检测,有实时性的要求。 由于上述原因,图像识别处理时应采取相应的算法,提取杂质的特征,进行模式识别,实现智能分析。......阅读全文

机器视觉系统特征提取辨识

  一般布匹检测(自动识别)先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像,在此基础上设定一定标准;然后拍摄被检测的图像,再将两者进行对比。但是在布匹质量检测工程中要复杂一些:   1. 图像的内容不是单一的图像,每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。   2. 杂质的形状难以事

机器视觉系统构成

机器视觉系统用计算机来分析一个图像,并根据分析得出结论,然后给出下一步工作指令。现今机器视觉系统有两种应用:1、机器视觉系统可以探测目标(监视、检测与控制);2、机器视觉也可以用来创造一个部件,即运用光学器件和软件相结合直接指导制造过程(虚拟制造)。   无论那种应用,通常机器视觉系统由如下的子系

机器视觉系统简介

  机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算机学科的一个重要分支,它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展,也大大地推动了机器视觉的发展。

机器视觉系统概述

  视觉系统就是用机器代替人眼来做测量和判断。视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分 CMOS 和 CCD 两种)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,进而根据判别的结果来控

机器视觉系统Blob检测

  根据上面得到的处理图像,根据需求,在纯色背景下检测杂质色斑,并且要计算出色斑的面积,以确定是否在检测范围之内。因此图像处理软件要具有分离目标,检测目标,并且计算出其面积的功能。   Blob分析(Blob Analysis)是对图像中相同像素的连通域进行分析,该连通域称为Blob。经二值化(

机器视觉系统的Color检测

  一般而言,从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红(R)绿(G)蓝(B)三个成分组成,来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。所以无论我们人眼感觉有多么的近似,在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因,我

机器视觉系统的应用相关

  在生产线上,人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误,但是机器却会不知疲倦 地、稳定地进行下去。一般来说,机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和 图像处理系统。对于每一个应用,我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测

简介机器视觉系统的优点

  机器视觉系统的优点有:   1、非接触测量,对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤,从而提高系统的可靠性。   2、具有较宽的光谱响应范围,例如使用人眼看不见的红外测量,扩展了人眼的视觉范围。   3、长时间稳定工作,人类难以长时间对同一对象进行观察,而机器视觉则可以长时间地作测量、分析

比较机器视觉系统的不同

  机器视觉顾名思义就是使机器具有像人一样的视觉功能,从而实现各种检测、判断、识别、测量等功能。一个典型的机器视觉系统包括:光源、镜头、相机(CCD相机和 CMOS相机)、图像处理器(硬件)、图像处理软件、显示器、执行单元等。    机器视觉系统通过图像采集硬件(相机、镜头、光源等)将被检测目标

机器视觉的面粉白度检测系统

      现在社会经济的快速发展,已经使得我们对面粉的需求量在不断的加大了,尤其是对质量方面的要求。于是我们需要在提高产量的同时也要对质量进行严格把关,为了解决这样的问题,我们需要不断的对面粉的具体含量进行一定的检测,这时候就需要使用面粉白度测定仪来完成检测。这个仪器操作起来是比较方便的,而且准