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- 导读
- 机器视觉应用软件开发步骤及流程设计 2023-07-11 15:48:14
- 图像分割-电子发烧友网 2023-08-05
- 什么是相机标定 常用相机标定的方法 2020-08-28 15:18:08
- 机器视觉基础知识详解：机器视觉检测与人工检测相比有什么优势 2023-06-30 16:41:18
- 基于机器视觉的缺陷检测常用算法有哪些 2023-06-30 11:50:20
- 机器视觉系统的主要工作流程是怎样的? 2023-06-29 11:33:33
- 为什么要进行相机标定?相机标定有何意义? 2023-07-21 11:32:27
- 机器视觉详解及入门必看_新能源从业者的博客-CSDN博客 2021-01-12 08:47:30
- 快速了解机器视觉(CV)基础知识_机器视觉基础知识_小学生玩编程的博客-CSDN博客 2022-11-13 13:41:04
- 浅谈机器视觉_上位机 机器视觉_常哥说编程的博客-CSDN博客 2021-09-14 14:55:56
- 机器视觉系列（一）——概述_马•晓的博客-CSDN博客 2022-06-04 16:50:44
- 端到端目标检测之DINO 2023-08-05 21:05
- 论文阅读：Camera Calibration with Two Arbitrary Coplanar Circles 2023-08-05 23:50
- 基于ViT的精细化分类算法介绍 2023-08-05 21:03
- 机器人也不怕被忽悠瘸了（doge） 2023-08-06 13:41
导读
机器视觉应用软件开发步骤及流程设计 2023-07-11 15:48:14
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图像分割-电子发烧友网 2023-08-05
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。
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图像分割技术
机器视觉应用软件开发步骤及流程设计 所谓图像分割是指将图像中具有特殊含义的不同区域分割开来，这些区域是互相不交叉的，每个区域都满足特定区域的一致性。 2023-08-05 标签：机器视觉图像分割数字视频信号 142 0
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什么是相机标定 常用相机标定的方法 2020-08-28 15:18:08
相机标定含义（解决什么是相机标定）
在图像测量过程以及 机器视觉 应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。
在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。
相机标定意义（解决为什么要进行相机标定）
计算机视觉 的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体，而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。
在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到。无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其
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机器视觉基础知识详解：机器视觉检测与人工检测相比有什么优势 2023-06-30 16:41:18
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，广泛应用于生产制造 检测 等工业领域，用来保证 产品 质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是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现场的设备动作。
机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视
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基于机器视觉的缺陷检测常用算法有哪些 2023-06-30 11:50:20
近年来，随着计算机软 硬件 技术的发展， 机器视觉 检测技术逐渐被广泛应用于模具缺陷的检测中，相较于人工检测，机器视觉检测具有准确性强、效率高以及能够实现实时检测的特点。
1、压铸模常见缺陷及表现形式
压铸成型过程中，由于压铸模长时间工作在高温、 高压 和高速等恶劣环境，其容易产生缺陷，常见缺陷主要包括：凹陷、型芯塑性变形、磨损、断裂、热疲劳裂纹、粘模和溶蚀等。
1.1 凹陷缺陷
模具零件型腔表面凹陷如图1所示，凹陷缺陷表现为型腔内壁上产生凹坑或剥落，这种现象产生的原因有2种：
①模具零件材料的疏松与气孔；②模具材料存在非金属夹杂物与粗大的液析碳化物。若模具零件型腔表层存在气孔与疏松，当受到高温金属液体的反复冲蚀时，孔隙逐渐扩大，最终形成较大的孔穴；当型腔表层存在夹杂物和粗大液析碳化物时，在热循环中将
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机器视觉系统的主要工作流程是怎样的? 2023-06-29 11:33:33
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机器视觉系统集成的关键要点有哪些？ 准确地描述机器视觉系统需要完成的功能和工作环境，对于整个机器视觉系统的成功集成是
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为什么要进行相机标定?相机标定有何意义? 2023-07-21 11:32:27
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相机标定含义（解决什么是相机标定）
在图像测量过程以及 机器视觉 应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。
在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。
相机标定意义（解决为什么要进行相机标定）
计算机视觉 的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体，而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。
在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到。无论是在图像测量或者机
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机器视觉详解及入门必看_新能源从业者的博客-CSDN博客 2021-01-12 08:47:30
机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度和速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
【系统组成】
一个典型的机器视觉系统包括以下部分：
1.照明
照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉光源照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳的效果。光源可分为可见光和不可见光，常见的几种可见光源有白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不稳定。所以如何使光能在一定的程度上保持稳定，是目前急需解决的问题；另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。
照明系统按照照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光
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机器视觉学习_机器视觉基础知识资源-CSDN文库 2018-04-23
17:36:42
机器视觉是一个相当新且发展十分迅速的研究领域，并成为计算机科学的重要研究领域之一．机器视觉是在20 世纪50 年代从统计模式识别开始的[1]，当时的工作主要集中在二维图像分析和识别上，如光学字符识别，工件表面、显微图片和航空图片的分析和解释等．60 年代，Roberts(1965)通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述[Roberts 1965]．Roberts 的研究工作开创了以理解三维场景为目的的三维机器视觉的研究．Roberts 对积木世界的创造性研究给人们以极大的启发，许多人相信，一旦由白色积木玩具组成的三维世界可以被理解，则可以推广到理解更复杂的三维场景．于是，人们对积木世界进行了深入的研究，研究的范围从边缘、角点特征提取，到
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快速了解机器视觉(CV)基础知识_机器视觉基础知识_小学生玩编程的博客-CSDN博客 2022-11-13 13:41:04
最近再查一些基础知识的时候看见了几篇文章写得很棒（在这篇文章的结束我会给出参考链接），然后我把他们整合了一下，跟大家分享，希望能有帮助：
a.图片分类
b.目标定位
c.语义分割
d.实例分割
①语义鸿沟(semantic gap) 人类可以轻松地从图像中识别出目标，而计算机看到的图像只是一组0到255之间的整数。
②计算机视觉任务的其他困难 拍摄视角变化、目标占据图像的比例变化、光照变化、背景融合、目标形变、遮挡等。
③计算机视觉的顶级会议和期刊顶级会议有CVPR、ICCV、和ECCV，此外ICLR也有不少计算机视觉论文。顶级期刊有IJCV和TPAMI。由于计算机视觉领域发展十分迅速，不论身处学术界或产业界，通过阅读顶级会议和期刊论文了解计算机视觉的最近研究成果都十分必要。
④FPS
是
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浅谈机器视觉_上位机 机器视觉_常哥说编程的博客-CSDN博客 2021-09-14 14:55:56
跟大家分享几点关于视觉学习的问题，希望对大家有所帮助。
1、视觉分为两大类，分别是计算机视觉和机器视觉，我们常说的视觉都是指机器视觉，计算机视觉离我们比较遥远，一般研究计算机视觉，对学历要求他比较高。
2、学习视觉之前，最好有以下几条知识作为储备，否则，你学起来会比较慢，也会感觉比较难。
PLC
C#编程
上位机
运动控制
3、我们常说的机器视觉属于视觉应用范畴，对算法要求并不是很高，大多数都是调用算子或者功能库函数，并不涉及自己开发算法。（需要资料加VX：xiketang777）
4、视觉是一门综合性非常强的学科，包括数学、光学、图像学、运动学、软件编程、工业控制等，所以要有心理准备。
5、目前来说，视觉分为两种，一种是传统视觉，一种是高级应用，传统视觉就是指测量、检测、引导定位和识别这些应
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机器视觉系列（一）——概述_马•晓的博客-CSDN博客 2022-06-04 16:50:44
美国制造工程师协会机器视觉分会和美国机器人工业协会自动化视觉分会为机器视觉作了如下定义：机器视觉是通过光学装置和非接触传感器自动地接收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。通俗地说，机器视觉就是用机器模拟生物宏观视觉功能，代替人眼来做测量和判断。 首先，通过图像传感器将被摄取的目标转化成为图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，转变成数字化信号；随后，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、长度、数量、位置等；最后，根据预设的容许度和其他条件输出结果，如尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有无等从广义角度来看，凡是通过光学装置获取真实物体的信息以及对相关信息的处理与执行都是机器视觉，这就包括了可见视觉以及非可见视觉，甚至包括人类视
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端到端目标检测之DINO 2023-08-05 21:05
DETR系列检测器回顾
自从VIT横空出世以来，Transformer在CV界掀起了一场革新，各个上下游任务都得到了长足的进步。在目标检测领域，Transformer同样展示出其优势并且近年来这一优势越发显著，以DETR为代表的Transformer检测器自公开以来便受到了广泛的关注，本文首先对DETR系列检测器进行简要的回顾！
开山之作：DETR（ECCV2020）
该模型提出了一种将目标检测视为直接集预测问题的新方法。DETR简化了检测流程，有效地消除了对许多人工设计组件的需求，如NMS或anchor生成。新框架的主要组成部分，称为DEtection TRansformer或DETR，是一种基于集合的全局损失，通过二分匹配强制进行一对一预测，以及一种transformer encoder-decode
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论文阅读：Camera Calibration with Two Arbitrary Coplanar Circles 2023-08-05 23:50
之前我们看了张正友博士的基于棋盘格的相机标定法，这里我们来看这篇文章提出的基于任意半径的两个共面圆的简易标定算法，这个算法只能粗略标定外参和焦距，无法标定畸变等参数，适用于变焦相机。
圆锥曲线简介
由于论文中涉及了圆锥曲线(Conic)的知识，先回顾一下圆锥曲线[2]，圆锥曲线就是平面和圆锥的相切得到的曲线。在笛卡尔坐标系下，我们可以用二元二次方程表示：
Q(x,y) = ax^2+bx y+cy^2+dx+ey+f=0 \\
用矩阵可以表示为：
\left [\begin{matrix}x & y \end{matrix}\right] \left[ \begin{matrix}a & b/2\\b/2 & c\end{matrix}\right] \left[ \begin{matrix}x\\y
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基于ViT的精细化分类算法介绍 2023-08-05 21:03
最近集中看了一大批利用ViT做精细化分类任务的算法。之所以关注这个方向，是因为从直觉（虽然做科研不应该依赖直觉）来看，精细化分类更倾向于在细微处发现不同，那么必然需要很强的注意力机制的作用。从这个角度来看，ViT做精细化分类的结果应该会比传统的卷积神经网络要更好。因此集中时间看了一批相关论文。
理解本文可能需要ViT的相关知识，如果还不是很了解，可以参考这篇文章
下面介绍一些相关方向比较好的论文，供大家参考。
TransFG: A Transformer Architecture for Fine-grained Recognition
第一篇要介绍的论文是 TransFG，算是应用ViT来做精细化分类的非常早的文章了。这篇文章的重点并不在于对ViT本身结构进行调整，从而获得算法层面的涨点；而是借鉴了度
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机器人也不怕被忽悠瘸了（doge） 2023-08-06 13:41
量子位 | 公众号 QbitAI
四足机器人走着走着突然断了一条腿，还能继续前进吗？
来自谷歌和密歇根大学的最新成果，给出了非常肯定的答案。
他们发明的一种叫做AutoRobotics-Zero (ARZ)的搜索算法，既不靠大模型，也不用神经网络，可以让机器人一旦遇到剧烈的环境变化，就立刻自动更改行动策略。
譬如断腿照样走：
相比之下，别的神经网络方法还是这样婶儿的（手动狗头）：
英伟达AI科学家Jim Fan评价：
这个方法非常令人耳目一新。
机器人再也不怕被忽悠瘸了
具体如何实现？
让机器人断腿继续走的秘密
快速适应环境变化是机器人部署到现实世界中非常重要的一项技能。
但目前常用的循环神经网络（RNN）技术存在策略单一、重参数化导致推理时间长、可解释性差等问题。
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