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- 导读
- 机器视觉重点整理 2021-08-24 23:18
- 学习机器视觉需要掌握哪些知识? 2023-03-01 14:43
- 基于单目深度估计的3D检测和建图demo 2021-12-11 21:19
- 从训练到推理:创建用于图像识别的神经网络,用于对新图像进行分类--机器视觉网 2023-03-07 11:20:29
- 普雷茨特红外干涉传感器高速测量硅片厚度,获得亚微米级别的扫描结果--机器视觉网 2023-03-07 10:33:45
- 基恩士×半导体行业,经典基础检测应用分享--机器视觉网 2023-03-07 13:15:26
- 技术升级!维视锂电极片视觉检测系统解决方案发布--机器视觉网 2023-03-07 12:03:45
- 利用 MVTEC HALCON 图像处理系统提高生产效率,彻底实现生产自动化--机器视觉网 2023-03-07 13:39:19
- 特斯拉宏图篇章3揭晓!“擎天柱”人形机器人竟然代替工人制造机器人了 2023-03-02 18:22
- 视觉招聘小黑板
导读
机器视觉重点整理 2021-08-24 23:18
本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布
本文为笔者大二时期机器视觉课程的重点内容归纳,如有纰漏请随时联系笔者。
数字图像的概念与性质
距离
距离种类
欧氏距离: D_E=\sqrt{(m-h)^2+(n-k)^2}
城区距离: D_4=|m-h|+|n-k|
棋盘距离: D_8=\max\{|m-h|,|n-k|\}
距离变换
给出图像中每个像素与某个图像子集的距离,算法如下:
从上到下,从左至右遍历, F(p)=\underset{q\in AL}{\min}\{F(p),D(p,q)+F(q)\} 从下到上,从右到左遍历, F(p)=\underset{q\in BR}{\min}\{F(p),D(p,q)+F(q)\}
import numpy as np def di
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学习机器视觉需要掌握哪些知识? 2023-03-01 14:43
要回答这个问题,我们可以分解一下机器视觉系统,来逐个分析。
一套最简单的机器视觉系统包括:
视觉成像部分
图像处理部分
运动控制部分
视觉成像部分
视觉成像又包含几个典型组件: 光源,镜头,工业相机。
光源和镜头都需要我们掌握光学知识,不同的打光方式,可以让相机对物体产生完全不同的成像;而镜头的倍率,焦距,视野等的选择不同直接决定了成像的逼真度。对于一名机器视觉工程师来说,掌握如何选择镜头,如何选择光源,如何确定打光方式是最基本的技能。
工业相机需要我们掌握光电知识,掌握相机传感器的区别,掌握图像成像的基本知识如清晰度,动态范围,视场角等等,这样我们才能根据需求和场景选择正确的相机,最快速的掌握这些知识的方法是买一台入门级单反来研究透这些成
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基于单目深度估计的3D检测和建图demo 2021-12-11 21:19
基于单目深度估计的3D检测和建图demo
基于单目深度估计的3D Detection和Mapping,输入单目的视频片段,通过深度估计网络得到深度图,转化为伪点云Pseudo Lidar,进而进行3D Detection和Mapping。效果可以,速度也很不错。欢迎对自动驾驶相关方向的同行、朋友多交流,拉入自动驾驶交流群。
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从训练到推理:创建用于图像识别的神经网络,用于对新图像进行分类--机器视觉网 2023-03-07 11:20:29
2023-03-07 11:20:29 来源: 中国机器视觉网
传统的图像处理软件依赖特定任务的算法,而深度学习软件是利用网络实现的用户训练算法,来识别好的和坏的图像或区域。幸运的是,训练神经网络的专用算法和图形用户界面(GUI)工具的出现使生产商能够以更轻松、更快速、更实惠的方式进行神经网络训练。生产商可以从深度学习GUI工具中得到什么?使用这些工具有何感受?
训练:创建深度学习的模型
训练是通过向深度神经网络(DNN)提供可以学习的数据来“教授”深度神经网络(DNN)执行所需任务(例如图像分类或将语音转换为文本)的过程。DNN对数据代表的内容进行预测。然后将预测中的错误反馈给网络,升级人工神经元之间的连接强度。收到的数据越多,DNN学到的内容就越多,直到DNN做出的预测能达到预期的准确性水平。例如,考
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普雷茨特红外干涉传感器高速测量硅片厚度,获得亚微米级别的扫描结果--机器视觉网 2023-03-07 10:33:45
2023-03-07 10:33:45 来源: 中国机器视觉网
在半导体生产的前/后道生产工艺中,硅片的有关参数和外形必须符合标准工艺要求,因此需要高速精准地测量端点厚度,此时对测量传感器的精度和速度均提出了极高要求。
以硅片厚度的测量过程,展现普雷茨特红外干涉飞点扫描仪 FSS 在测厚时的高速度和高精度表现。普雷茨特的红外干涉飞点扫描系列可在最高 70 kHz 的采样频率下获得亚微米级别的扫描结果。
测量实物
本次测试的硅片样品如下图所示,尺寸为 6 寸(≈20cm)。
测量步骤
传感器: CHR 2 IT 500 + 飞点扫描仪 FSS 80;测量原理:红外干涉;因测试样品直径超出飞点扫描仪的镜头范围,故实际测量范围为以硅片中心起始的直径 80mm 的圆形。
扫描结果
一次扫描,
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基恩士×半导体行业,经典基础检测应用分享--机器视觉网 2023-03-07 13:15:26
2023-03-07 13:15:26 来源: 中国机器视觉网
在高速发展的半导体行业中,基恩士参与到晶圆生产的各段工艺,性能优异深受信赖。本期内容分享,基恩士传感器在半导体行业中的经典基础检测应用。
① OHT搬运FOUP时 安全防护检测
方案:GL-S系列
优势:纤薄机身且自带安装支架,轻巧省空间。光轴对准简单,配备大型指示灯,安全状态实现一目了然!
② 载物台 晶圆有无检测
方案:FS-N41N+FU-96T
优势:高功率放大器可有效防止水滴引起的误检,配合氟树脂光纤外壳,有效防腐蚀。
③ 晶圆涂布/显影 光阻剂滴量管理
方案:FD-X系列
优势:外夹式安装不必切管,没有污染问题,便捷且安全。同时可显示0.001ml的累积流量,便于管控剂量。
④ 扩散炉中晶圆突出检测
方案:G
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技术升级!维视锂电极片视觉检测系统解决方案发布--机器视觉网 2023-03-07 12:03:45
2023-03-07 12:03:45 来源: 中国机器视觉网
当前,全球三大新能源车市场车型叠加政策驱动,整体增长趋势已确定,预计到2025年,全球动力电池需求将正式迈入TWh时代。产业新周期对锂电池制造的效率、质量、数据管理及成本控制均提出了更高的要求,因此,高安全性、高精度、高稳定性的锂电池生产设备已成为行业内主要企业的首选。
应用于设备之上的自动化检测技术,是保障锂电池生产一致性、稳定性和安全性的重要手段。锂电池制作工艺复杂,从极片制造,到电芯制造,再到模组组装,最后到Pack段,都需要不同程度的视觉检测来辅助生产。
作为锂电池制造的第一大工序段——极片制造,其好坏将决定电池的性能和寿命。而当前大部分工厂采用的检测方式仍为全人工目测检查的方式,这对于因涂布机、辊压机原因造成的极片露箔、暗斑、亮斑、
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利用 MVTEC HALCON 图像处理系统提高生产效率,彻底实现生产自动化--机器视觉网 2023-03-07 13:39:19
2023-03-07 13:39:19 来源: 中国机器视觉网
一家来自日本的齿轮和差速器制造商为其比利时驻地选用了专门为其开发的一套视觉系统,该系统可在各部件型号间快速切换,极大地节约了时间,非常适合这家公司的灵活生产单元。而相应设计的图像处理软件为上述应用奠定基础。
Jtekt Torsen 是一家为汽车工业制造齿轮和差速器的公司。为了生产一款新型差速器,该公司将现有机床组建成一套灵活加工单元。出于经济方面的考虑,他们决定借助一台基于机器人的装卸系统彻底实现生产自动化。
具体来说,他们的想法是:为一台机器人装备一个“箱中取物系统”(Bin Picking),由这台机器人为灵活加工单元中的两个子加工装置供应部件。机器人制造技术系统集成商 Ceratec 公司接受了该项目的委托。Ceratec 在项目规划
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特斯拉宏图篇章3揭晓!“擎天柱”人形机器人竟然代替工人制造机器人了 2023-03-02 18:22
特斯拉宏图篇章3揭晓!“擎天柱”人形机器人竟然代替工人制造机器人了
3月1日,特斯拉在得州奥斯汀的超级工厂举行公司史上首次投资者日活动,同时备受期待的“宏图篇章3(Master Plan Part 3)”也揭开了神秘面纱。
在投资者大会上,特斯拉展示了“擎天柱”人形机器人最新的视频,让人惊讶的是,只是过去了几个月时间,“擎天柱”人形机器人却有了超乎想象的进步。
视频中可以看到,两台“擎天柱”人形机器人在制造另一台机器人,这模拟的显然就是工人制造机器人的场景。
让人细思恐极的是,一台“擎天柱”人形机器人竟然十分顺畅的一手抄起电动螺丝刀 ,另一只手精准拿起螺丝,并准确的安装到机器人身上,一套动作可谓行云流水,就像工厂里面的熟练工一般。
之后视频还显示了“擎天柱”人形机器人精准掀起挂画上遮盖布的画面,意味着
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