新研究揭示大脑识别复杂图像的机制
人的眼睛是如何识别像网上安全测试验证码那样的扭曲字迹的呢?这对于我们来说似乎很容易——大脑自然而然的这么做了。但事实上这项任务非常复杂，即使是专业的计算机程序员也无法编出识别这些验证码的程序，可是我们的神经网络却能够轻而易举地做到。因此所谓的验证码，就是用来区别响应方是来自于人还是试图窃取敏感信息的电脑机器人。 Salk生物研究所的经科学专家们正在探索大脑是如何完成这一复杂任务的。最近有两项研究结果揭示了大脑在视觉上识别验证码或复杂图像的机制。两篇论文分别发表在6月19日的Neuron期刊和6月24日的PNAS上。这两个重要的研究不仅仅是科研历史上的两个大跨步，更是建立了一门新的科学。 研究专家Tatyana Sharpee 和John Reynolds表示，他们深入而细致的研究了对未来临床研究可能具有实际意义的数以百计的神经细胞。 “了解大脑如何创建一个可视化的图像可以帮助因大脑故障而产生视觉障碍的人......阅读全文
机器视觉系统的图像采集相关
图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。 比较典型的是PCI或 AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机，然后告诉采
解码大脑信号再现视觉图像
是否有可能仅根据大脑信号，就完全重建某人所看到的内容？瑞士洛桑联邦理工学院研究人员朝着这个方向迈出了重要的一步，他们引入了一种新算法构建的人工神经网络模型，能以令人印象深刻的准确度捕捉大脑动态。该研究发表在最新一期《自然》杂志上。这种新颖的机器学习算法——CEBRA植根于数学，可学习神经代码中的隐藏
“所想即所见”，解码大脑信号再现视觉图像
是否有可能仅根据大脑信号，就完全重建某人所看到的内容？瑞士洛桑联邦理工学院研究人员朝着这个方向迈出了重要的一步，他们引入了一种新算法构建的人工神经网络模型，能以令人印象深刻的准确度捕捉大脑动态。该研究发表在最新一期《自然》杂志上。这种新颖的机器学习算法CEBRA植根于数学，可学习神经代码中的隐藏结构
新型人工视觉装置助患者重新“看”到图像
日本大阪大学和奈良科技研究所的专家日前研制出一种人工视觉装置，可将视觉信号传达到盲人和视觉障碍者的大脑中。 据日本媒体2月11日报道，这种装置所用的一副太阳镜上装有扫描摄像机和一个电子装置，可将眼前的物体图像变成数字信号，而先前借助微创手术植入眼睛玻璃体的电极可依据这些数字信号刺激视觉神经，当由此产
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制
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统
新研究揭示大脑识别复杂图像的机制
人的眼睛是如何识别像网上安全测试验证码那样的扭曲字迹的呢?这对于我们来说似乎很容易——大脑自然而然的这么做了。但事实上这项任务非常复杂，即使是专业的计算机程序员也无法编出识别这些验证码的程序，可是我们的神经网络却能够轻而易举地做到。因此所谓的验证码，就是用来区别响应方是来自于人还是试图窃取敏感信
复杂环境智能视觉计算关键技术助力“平安中国”
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2022/4/478046.shtm 日前，天津市人民政府颁发了2021年度天津市科学技术奖。由天津大学教授刘安安主持完成的复杂环境智能视觉计算关键技术及应用获得2021年度天津市科技进步特等奖。 智能视觉计算旨
研究发现蜜蜂大脑能用极少细胞完成复杂视觉任务
一项关于蜜蜂如何利用飞行运动实现高度精准学习与识别复杂视觉模式的新发现，可能标志着下一代人工智能开发方式的重大变革。 英国谢菲尔德大学科研团队构建了蜜蜂大脑的数字模型，揭示这些运动如何产生清晰高效的脑部信号，使蜜蜂能轻松理解所见之物。这一发现可能彻底改变人工智能与机器人技术，表明未来机器人可通
三维空间的立体视觉图像
体视显微镜是由一个共用的初级物镜，对物体成像后的两个光束被两组中间物镜亦称变焦镜分开，并组成一定的角度称为体视角一般为12度--15度，再经各自的目镜成像，它的倍率变化是由改变中间镜组之间的距离而获得，利用双通道光路，双目镜筒中的左右两光束不是平行，而是具有一定的夹角，为左右两眼提供一个具有立体感的
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（Bin
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目
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，我们
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）将被检测目标转换成
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、分析和识别任务。
研究揭示复杂光流运动视觉错觉产生的脑神经机制
2月19日，《神经科学杂志》在线发表了题为《随着光流：真实光流运动向错觉光流运动转换的脑神经机制》的研究论文。该研究由中国科学院神经科学研究所、脑科学与智能技术卓越创新中心、神经科学国家重点实验室和中科院灵长类神经生物学重点实验室视知觉脑机制研究组完成。光流运动(Flow motion)视觉错觉
研究揭示复杂光流运动视觉错觉产生的脑神经机制
2月19日，《神经科学杂志》在线发表了题为《随着光流：真实光流运动向错觉光流运动转换的脑神经机制》的研究论文。该研究由中国科学院神经科学研究所、脑科学与智能技术卓越创新中心、神经科学国家重点实验室和中科院灵长类神经生物学重点实验室视知觉脑机制研究组完成。光流运动(Flow motion)视觉错觉
研究揭示复杂光流运动视觉错觉产生的脑神经机制
2月19日，《神经科学杂志》在线发表了题为《随着光流：真实光流运动向错觉光流运动转换的脑神经机制》的研究论文。该研究由中国科学院神经科学研究所、脑科学与智能技术卓越创新中心、神经科学国家重点实验室和中科院灵长类神经生物学重点实验室视知觉脑机制研究组完成。光流运动(Flow motion)视觉错觉
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。
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，而且准确
研究构建超万张人类图像数据库，评估AI视觉偏见
国际知名学术期刊《自然》最新发表一篇人工智能(AI)研究论文，提出并构建了一个超过1万张人类图像的数据库，旨在评估AI模型在以人为本的计算机视觉领域中的偏见。这一“公平的以人类为中心的图像基准”(FHIBE)由索尼AI团队开发，其采用符合伦理手段获取、基于用户同意的数据集，可用于评估以人为中心的计算
植物根系图像监测分析系统简述
植物根系图像监测分析系统按成像方式不同，可分为对原位根系图像的分析仪，以及对洗根后的根系图像分析仪。一般都要求可分析根系的长度、直径、面积、体积、根尖数、分叉数、根交叉数等。专业些的根系分析系统，还可分析植物根系的主侧根拓扑形态关系、连接关系，以及根尖部位的色彩变化，以便进行根系形态和构造研究。
显微电脑图像分析系统功能
显微图像电脑分析系统是将精锐的光学显微镜技术，先进的光电转换技术，的计算机图像处理技术地结合在一起而开发研制成功的一项高科技产品。 微观目标(如:细胞、粉尘、裂纹、芯片等)首先经过显微镜进行光学放大后，再经摄像机进行电子放大并送入计算机，由计算机对图像进行采集、调节、处理、编辑、测量、数据管理、统计
中国科大在实现哺乳动物裸眼红外图像视觉上取得进展
中国科学技术大学生命科学与医学部薛天教授研究组与美国马萨诸塞州州立大学医学院（University of Massachusetts Medical School）韩纲教授研究组合作，结合视觉神经生物医学与创新纳米技术，首次实现动物裸眼红外光感知和红外图像视觉能力。该研究成果于2019年2月28
机器视觉系统的主要工作过程
一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下： 1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。 2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。 3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之
受生物启发的光谱适应视觉系统
人脸识别、医学影像分析、路障识别等一系列机器视觉技术的开发，在自动驾驶、实时视频分析等各个领域有广阔的应用前景。传感器是机器视觉的核心组成部分，既是信息转换的桥梁，也是数据采集的重要工具。目前，传统的机器视觉传感器技术大多只能感知二维空间和颜色的信息，对三维立体空间、时间、偏振、光谱等更多维的信息的
机器视觉系统的实验平台相关介绍
图像采集设备机器视觉教学实验平台是专门针对大学和研究机构开展机器视觉教学和研究的机器视觉教学实验平台，提供包括图像测量、检测、定位、跟踪识别等多个图像处理库函数，功能强大，可覆盖工业生产、机器视觉、 智能交通、航空航天等众多图像处理应用领域。 机器视觉图像处理教学实验开发平台可利用其提供的大量
受生物启发的光谱适应视觉系统
人脸识别、医学影像分析、路障识别等一系列机器视觉技术的开发，在自动驾驶、实时视频分析等各个领域有广阔的应用前景。传感器是机器视觉的核心组成部分，既是信息转换的桥梁，也是数据采集的重要工具。目前，传统的机器视觉传感器技术大多只能感知二维空间和颜色的信息，对三维立体空间、时间、偏振、光谱等更多维的信息的
机器视觉系统的应用案例相关叙述
在布匹的生产过程中，像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序，给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时，却仍然不能保证100 %的检验合格率（即“零缺陷”）。对布匹质量的检测是重复性劳动，容易出错且效率低。 流水