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- 导读
- 高速摄像在海洋微塑料研究中的应用，了解污染物的运动特性与环境效应--机器视觉网 2023-04-20 15:57:47
- 选对光源，提高被测物的亮度，成像效果更显著--机器视觉网 2023-04-20 14:53:35
- 3D视觉碰撞PIN针检测，昂视3D智能视觉处理系统轻松完成检测--机器视觉网 2023-04-20 14:11:58
- 集成微镜头阵列的3D相机有望为机器视觉应用节省大量时间―新闻频道- 视觉系统设计 2023/4/19 23:31:05
- 机器视觉在工业中的应用主要有哪些？ 2023-04-20 10:00
- 研一计算机视觉医学图像分割方向，做不出实验没有idea， 整天处于焦虑之中，这种情况怎么改变？ 2023-04-20 18:29
- 如何评价Meta/FAIR 最新工作Segment Anything？ 2023-04-19 20:01
- 研一计算机视觉医学图像分割方向，做不出实验没有idea， 整天处于焦虑之中，这种情况怎么改变？ 2023-04-19 22:17
- 传统图像处理还有前景吗？ 2023-04-19 17:22
- 研一刚确定图像分割方向 请问应用场景除了自动驾驶和医学图像 还有哪些比较好发论文啊？ 2023-04-19 16:25
- 一图看懂机器视觉CV 2021-09-06 12:55
- 前沿重器[8] | CV研究启发语义相似和表征 2022-02-20 20:30
- 思特威全新推出两颗高帧率面阵CMOS图像传感器新品，赋能主流工业机器视觉应用--机器视觉网 2023-04-20 16:39:38
- 茉丽特新款大靶面远心镜头，半导体应用的新助力--机器视觉网 2023-04-20 16:17:21
- 视觉招聘小黑板
导读
高速摄像在海洋微塑料研究中的应用，了解污染物的运动特性与环境效应--机器视觉网 2023-04-20 15:57:47
高速摄像在海洋微塑料研究中的应用，了解污染物的运动特性与环境效应
2023-04-20 15:57:47 来源: 中国机器视觉网
背景介绍
海洋微塑料指的是直径小于5毫米的塑料碎片和颗粒。一般粒径范围从几微米到几毫米，是形状多样的非均匀塑料颗粒混合体，肉眼往往难以分辨，被形象地称为“海中的PM2.5”。
微塑料不断累积、破碎、风化, 并与其他污染物吸附、聚集，使得越来越多的海洋生物面临生存威胁，其难降解、易累积，通过食物链的传递对水生生物、人体能够造成较大的危害。目前或永远没办法从水体中移除微塑料。因此， 我们需要了解这种污染物的运动特性与环境效应，以减轻其对海洋生物及人类的影响。
研究内容
已有研究发现微塑料颗粒的垂向沉降过程受到海洋雪等水体悬浮物质的影响，但是目前相关研究只局限于定性的观察分析。
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选对光源，提高被测物的亮度，成像效果更显著--机器视觉网 2023-04-20 14:53:35
2023-04-20 14:53:35 来源: 中国机器视觉网
光源在工业相机成像过程中起重要作用，能够提高被测物的亮度，从而获取较高的图像质量，便于后期分析处理。我们一起来看看如何选择合适的光源吧。
拍摄被测物时为何要用光源？
如果相机无法准确捕捉光信息，也就是检测对象的亮度，即便图像处理软件和相机都很出色，也无法获得理想的检测结果。因此有必要选择合适的光源，能够让被检测的异物、污垢、文字、标记或测量部件在图像中清晰可见。
光源在照射对象物时，由于物体表面状态、形状不同，光线会以各种方式反射，因此，进入相机的光信息（图像）可能无法反映要识别的物体，或者光源本身可能被反射并被拍摄下来，导致成像效果不理想。
为了准确拍摄到对象物，必须要提供一个稳定的光源，这取决于被测物本身和它的用途。 没有一种光源系统
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3D视觉碰撞PIN针检测，昂视3D智能视觉处理系统轻松完成检测--机器视觉网 2023-04-20 14:11:58
2023-04-20 14:11:58 来源: 中国机器视觉网
PIN针是连接器中用来完成电（信号）的导电（传输）的一种金属物质，作为电流或信号连接的关键元件，被广泛应用于各行各业，大到国防、飞机、汽车，小到洗衣机、电视、手机等，市场空间广阔。
随着生产需要以及技术变革，连接器结构越来越复杂，体积也更微小精密，PIN针检测的难度随之不断增加。未经过质检的PIN针直接影响后续产品的装配，导致最终产品在使用时出现连接不稳定、接触不良或直接报废。针对PIN针检测，昂视3D智能视觉处理系统可轻松完成检测。
行业背景
汽车连接器外形复杂，部分PIN针会被外壳包围，且PIN针十分微小，针尖细，具有高反射性，检测难度高。传统的PIN针检测方式多为人工目检，或借用放大镜、二次元等工具检测，费时费力，生产效率十分受制。为
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集成微镜头阵列的3D相机有望为机器视觉应用节省大量时间―新闻频道- 视觉系统设计 2023/4/19 23:31:05
集成微透镜阵列的3D相机系统，克服了其他无镜头相机中的诸多障碍，实现了一种重量轻、速度快的新型相机。
加州大学戴维斯分校的研究人员，已经开发出了一种不需要传统镜头的实验相机。该相机只需要一次曝光即可捕获目标物的3D彩色图像，即使目标物隐藏在其他物体后面。
为了实现这一重要成就，研究人员使用了计算成像技术——这是一种“通过使用需要大量计算的算法来形成图像的”技术。在这个系统中，传感系统和算法紧密结合。
在该相机中，研究人员将“一个由柔性聚合物制成的很薄的微透镜阵列（用来代替传统透镜）、一个商用图像传感器和一个从2D图像重建3D场景的深度学习神经网络”相结合。
该系统克服了其他无镜头相机中所遇到的挑战，从而实现了一种重量轻、速度快的新型相机。研究人员解决了诸如点扩散函数（PSF）的大量校准、以及完成计算和重
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机器视觉在工业中的应用主要有哪些？ 2023-04-20 10:00
机器视觉在工业上应用领域广阔，核心功能包括：测量、检测、识别、定位等。产业链可以分为上游部件级市场、中游系统集成/整机装备市场和下游应用市场。机器视觉上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等软硬件提供商，中游有集成和整机设备提供商，行业下游应用较广，主要下游市场包括电子制造行业、汽车、印刷包装、烟草、农业、医药、纺织和交通等领域。
机器视觉全球市场主要分布在北美、欧洲、日本、中国等地区，根据统计数据，2014年，全球机器视觉系统及部件市场规模是 36.7 亿美元，2015年全球机器视觉系统及部件市场规模是42亿美元，2016年全球机器视觉系统及部件市场规模是62亿美元，2002-2016年市场年均复合增长率为12%左右。而机器视觉系统集成，根据北美市场数据估算，大约是视觉系统及部件市场的6倍。
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研一计算机视觉医学图像分割方向，做不出实验没有idea， 整天处于焦虑之中，这种情况怎么改变？ 2023-04-20 18:29
多刷目标检测的组件设计的文章，特别是最近几年的先进结构，Backbone和Feature Pyramid等，然后搬运进医疗图像处理中
看得文章少自然焦虑，多看点文章就知道别人方法到底啥水平，哪里可以改进，idea自然就来了
不过看文章这件事主要还是看你英文水平好不好，如果你看文章费劲那肯定觉得做研究难受
弱监督语义分割合集：Uno Whoiam：BBox-Level 弱监督图像语义分割：引入先验、迭代训练、先富带后富。
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如何评价Meta/FAIR 最新工作Segment Anything？ 2023-04-19 20:01
视频版分割一切现已开源——Segment and Track Anything：
Segment and Track Anything 自动分割与跟踪多场景效果演示
Segment Anything在交互式图像分割上展现出了极强的泛化能力，但是被应用于视频数据分割时却存在几个关键问题，例如：
单帧分割：单帧的分割结果无法被高效地传播到临近帧，逐帧处理效率较低。 目标匹配：如何处理不同帧之间分割的多个目标的一一对应问题？如何应对SAM在处理不同帧时粒度不统一的问题?
针对这些问题，浙江大学ReLER实验室发起了Segment and Track Anything (SAM-Track) 开源项目。通过将SAM（负责关键帧的交互式/全自动分割）与AOT（VOT2022视觉目标跟踪冠军框架，负责高效多目标跟踪
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研一计算机视觉医学图像分割方向，做不出实验没有idea， 整天处于焦虑之中，这种情况怎么改变？ 2023-04-19 22:17
关于你的情况，还是从问题本身找答案。你现在面临主要是无基础的课题方向，而且存在恐惧心理。对于这种情况，没有好的解决方案，主要还是自己调整心态，然后，死皮赖脸的咨询和请教。如果是男同学可考虑请客和喝酒等等方式，请教别人；同步自己也需要结合导师的意见，考虑和定位自己主导方向，因为导师很多的建议或想法有时站的角度不同。
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传统图像处理还有前景吗？ 2023-04-19 17:22
读研做的计算机视觉，主要是深度学习方面。工作多年，谈谈多年视觉项目开发的感受
传统图像处理是工具，是筷子
深度学习也是工具，是勺子
大家都是工具，谁也没比谁高贵
视觉的四大应用方向：识别，测量，定位，检测
传统算法全能干，但是在检测任务上的效果可能会比深度学习差
深度学习只能干检测，识别（比如扫码），测量和定位都不太靠谱
喝汤用勺，夹菜用筷
不同的问题，不同的场合，用不同的工具
非要用筷子喝汤，岂不是贻笑大方
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研一刚确定图像分割方向 请问应用场景除了自动驾驶和医学图像 还有哪些比较好发论文啊？ 2023-04-19 16:25
以下方向以供参考：
1.遥感图像语义分割
按照应用，又有许多细分领域。诸如：
农业遥感：农作物地块划分、农作物倒伏划分、农作物成熟度划分。
城市遥感：停车场车辆计数、道路交通流量、建筑物道路绿化建设工地划分。
地质遥感：冰川、湖泊、山地、林地划分；滑坡预警；森林火险预警。
海洋遥感：海洋、船舶、珊瑚礁、陆地、港口划分。
以上应用领域有些可在github上找到数据集。
2.生活场景图像分割
智能家居机器人需要理解周围环境，需要划分采集到的周围图像。
3.红外图像分割
划分夜晚的红外图像以区分运动的物体（如军事应用）。
4.视频理解
分割视频里每一帧的图像以实现视频创作和视频理解。
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一图看懂机器视觉CV 2021-09-06 12:55
取一图看懂机器视觉CV，可以简短入门：
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。机器视觉作为生产过程中关键技术之一，在机器或者生产线上，机器视觉可以检测产品质量以便将不合格的产品剔除，或者指导机器人完成组装工作，与整个生产密切相关。
由于笔者正处于机器视觉行业，所以准备和大家一起系统的学习机器视觉方面相关知识，主要包括常见的机器视觉算法，以及常见的应用领域算法的实现等，欢迎大家的讨论和交流。
上图中
为传送带上的被测物体 为合适的拍摄被测物的相机 为标准或定制的光源 为触发图像采集的光电传感器 为计算机或工控机 为相机-计算机接口 为驱动软件采集到的图像 机器视觉算法处理处理过程 为算法返回的检测结果 为数字I/O口 PLC控制器 为现场总线接口 执行机构
上面系统的一般工作流程如下：
被
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前沿重器[8] | CV研究启发语义相似和表征 2022-02-20 20:30
之前在小布助手的文章里，其实能注意到一个细节，就是在损失函数的设计上借鉴了人脸识别的一些技术思路，尤其是损失函数这块。仔细想，人脸识别的核心需求是要求给定一张人脸，快速从录入的库里找到与之接近的人脸并识别是否是该人，库里的人脸千千万，快速识别就成为一个很有挑战性的难题，这个就和语义表征非常相似，而他们的秘诀之一，就是这个损失函数，在人脸识别等相关领域里，在损失函数上的确有很多语义相似度可以借鉴的思路。
常规操作
比较经典的，对于二分类，假设有两个类 q_1 和 q_2 ，我们可以这么认为分到这两者的概率分别就是：
p1=\frac{exp(W_{1}^{T}f+ b_{1})}{exp(W_{1}^{T}f_i + b_{1})+exp(W_{2}^{T}f_i + b_{2})}
otag\ \\p2
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思特威全新推出两颗高帧率面阵CMOS图像传感器新品，赋能主流工业机器视觉应用--机器视觉网 2023-04-20 16:39:38
2023-04-20 16:39:38 来源: 中国机器视觉网
近年来，智能化转型作为工业产业升级重要抓手，推动新一代CMOS图像传感器(CIS)技术与工业深度融合，工业CIS市场的渗透率和市场规模不断扩大。据知名半导体分析机构Yole最新数据显示，2021年工业CIS市场市场规模为6.98亿美元，较2020年实现同比增长16.3%，为增速最快的市场之一，发展空间广阔。
近日，技术先进的CMOS图像传感器供应商思特威（SmartSens），重磅推出两颗2.3MP和1.3MP高帧率工业面阵CMOS图像传感器新品——SC233HGS和SC133HGS。这两款背照式全局快门图像传感器搭载全新的SmartGS®-2 Plus技术，依托思特威先进的单帧拐点HDR技术和ISP算法，能够实现高动态范围和ISP二合一功能，
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茉丽特新款大靶面远心镜头，半导体应用的新助力--机器视觉网 2023-04-20 16:17:21
2023-04-20 16:17:21 来源: 中国机器视觉网
近年来，随着国内半导体产业持续快速发展，国内半导体设备业亦呈现出较快发展的势头，而半导体产业也是机器视觉技术最早大规模应用的领域之一。作为一家专业的光学元器件厂商，自90年代初以来，茉丽特在海外的半导体检测行业累积了丰富的技术经验及项目经验，希望这些技术和产品能为客户的业务发展提供助力。
茉丽特最新推出的3x高分辨率大靶面远心镜头MML3-HR80DVI-43M58，专为匹配3.2um、65M大靶面相机设计。超高的分辨率，更紧凑的尺寸、并做复消色差设计，为半导体检测行业提供光学性能更优的镜头选择。
超高分辨率
MML3-HR80DVI-43M58镜头最大光圈可开至F11.5，在最大光圈时分辨率达到2.6um，并且在超高分辨率的同时一如既
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