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导读

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毫米级定位体验！看Basler视觉解决方案为汽车零部件装配“指引方向”--机器视觉网 2023-09-19 17:43:34

使用Basler ace相机，并结合由人工智能驱动的Apera Vue软件，就可以采集场景信息，并确定物体的位置和方向。整个视觉任务仅需0.3秒即可完成，与其他视觉技术相比，速度有所提高。

这个组合系统可轻松处理杂乱或部分被遮挡的物体——处理无序的和非常相似的部件，以及具有透明或反射光特征的元件。在作业时，机器人还可以迅速适应物体的位置变化。

这个解决方案使用了6台Basler acA4024-29um 1200万像素相机，并配备了Basler C125-1218-5M镜头。相机两两组合，分成三对进行安装，可覆盖长约180厘米、宽约90厘米的区域，与夹子所连接的塑料板的尺寸相对应。根据从相机收到的图像，Apera Vue可精确地指导机器人将夹子放置在合适的位置。

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机器视觉技术赋能锂电池质检，提升汽车产线智能化--机器视觉网 2023-09-19 16:54:14

2023-09-19 16:54:14 来源: 中国机器视觉网

背景知识

近年来，在碳排放压力的影响下，各国新能源汽车政策支持力度持续加强。新能源汽车在整体汽车市场中的份额逐年提升。新能源汽车最重要的组成部件，即动力电池，因此锂电池的市场竞争愈发激烈。动力电池是由一个个的电芯组成，所以从质量上要对每一个电芯进行把控。

今天为大家介绍的是翌视科技LVM2510相机在锂电池顶盖密封钉焊缝检测行业的应用案例!

顶盖密封钉焊缝检测

需求分析

材质：铝件；颜色：银白色；特性：焊道是环形且内圈下凹的容易形成噪声和盲区，密封钉有较强的反光。

检测要求

凸起：以焊缝平均高度为基准，缺陷高度＞0.2mm判为NG；未放钉或漏放判为NG,否则为OK；翘钉：钉帽顶面高出或低出顶盖壳0.1mm判为NG，否则为OK。

相

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PROPHESEE 神经拟态视觉技术：突破工业「机器眼」的感知局限--机器视觉网 2023-09-19 18:50:05

2023-09-19 18:50:05 来源: 中国机器视觉网

进入工业 4.0 时代，从智能制造、新能源、制药、到食品饮料加工，人工智能与机器视觉的结合正在帮助越来越多的工业场景提高自动化生产效率与安全性。

作为神经拟态视觉技术的领导者，Prophesee 正在推动机器视觉领域的变革。相比传统基于帧的图像传感器，Prophesee 事件视觉传感器不受固定帧率的限制，从而可以实现快速的目标识别，提高生产线的产能，并且实现流程控制从离散到连续的转变；能够让机器人系统的视觉反馈更加迅速及时，让机器与人之间的协作更加安全；实现复杂的多目标跟踪，能够灵活地应对遮挡，从而提高操作的安全性，优化系统性能。

PROPHESEE METAVISION®事件视觉技术

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梅卡曼德先进AI+3D视觉技术，助力工程机械生产制造柔性、智能升级--机器视觉网 2023-09-19 18:38:54

2023-09-19 18:38:54 来源: 中国机器视觉网

工程机械是装备工业的重要组成，产线工艺流程复杂、工件种类繁多、环境恶劣。许多工程机械企业面临着生产效率低、工艺水平不达标、工作环境恶劣、安全隐患大等问题。

针对此类痛点，梅卡曼德携手集成商伙伴，为众多工程机械终端客户提供了柔性高效、易用性强的AI+3D视觉方案。已在钢板切割下料、校平、配盘、坡口切割、焊接等多个工程机械金属板材加工环节完成批量部署，渗透工程机械生产上下游工艺，助力终端客户实现自动化、柔性化生产。

工艺介绍

钢板是许多工程机械零部件的重要原材料。通过对钢板原材料进行切割、砂光、校平、配盘、折弯、焊接等工艺处理，最终制成符合生产要求的工程机械零部件。

AI+3D视觉应用场景

3D视觉引导钢板切割下料

场

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光伏行业太阳能电池组件PL检测--机器视觉网 2023-09-19 18:29:07

PL 检测是基于光致发光原理的无接触检测方案，能够实现对硅片、扩散、刻蚀、电极印刷、电池片等各个工艺环节的检测分析，可以快速有效的定位生产环节中出现的问题，为产品质量提供可靠的保证。

案例解析

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创造视觉奇迹的魔术师：金品KD 7100-X1图形工作站--机器视觉网 2023-09-19 18:21:01

KD 7100-X1图形工作站采用了最新一代的高性能处理器，搭配强大的图形处理单元。无论是复杂的三维渲染还是大规模的图像处理，它都能够快速而稳定地完成。无需等待，你的创意将会在你的眼前迅速呈现，让你能够更专注地投入到创作的过程中。

此外，KD 7100-X1图形工作站配备了超大容量的高速存储器，让你的设计文件可以轻松存储和访问。再也不用担心文件过大而导致系统运行缓慢的问题，可以随时随地调用你的设计文件，为创作提供更便捷的工作流程。

为了满足专业设计师对显示效果的要求，KD 7100-X1图形工作站配备了高分辨率的显示屏，色彩鲜艳、细节清晰。无论是调整色彩、编辑图像还是观看最终成品，你都能够看到真实而逼真的效果，让你的设计更加精确和专业。

除了强大的性能和出色的显示效果，KD 7100-X1图形工作站还

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中草药健康品生产车间包装产线搬运自动化--机器视觉网 2023-09-19 18:01:26

2023-09-19 18:01:26 来源: 中国机器视觉网

背景

某生产车间自 2005 年投入使用，历经十多年工厂设备日趋老化，生产条件逐渐失去竞争力，在制造升级浪潮的推动下，如何实现内部物流自动化，从而突破生产瓶颈以及更有效地部署人力资源，成为摆在工厂面前的棘手问题。

方案

相较于 AGV，AMR 解决方案除了能够实现快速装备，免去投入大量成本之外，更重要的是能满足来料逻辑分配、及时补料及空车回料在灵活性方面的需求。无需像 AGV 大动干戈对工厂作业环境进行改造，提供“嵌入式”的精细灵活解决方案自然更具成本优势。

在车间升级换代前，物料运输更多依靠的是人力，生产效率也相对较低。自自主移动机器人启用以来，工厂减少了拉料人员，从他们从搬运工作中解放出来，而节省下来的人力则投入到包材质检及其

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思特威重磅推出两颗高分辨率、高速线阵CMOS图像传感器新品―新闻频道- 视觉系统设计 2023/9/19 23:21:53

近日，技术先进的CMOS图像传感器供应商思特威（SmartSens），重磅推出8K和16K两颗高分辨率高速工业CMOS图像传感器——SC830LA和SC1630LA。该背照式(BSI)图像传感器搭载先进的SmartClarity®-3技术，基于创新的掩膜拼接工艺，依托思特威卓越的模拟电路设计，提供黑白和彩色两个版本、32x模拟增益和DCG模式，集高量子效率(QE)、低能耗、低噪声、高行频四大性能优势于一身。作为思特威LA(Linear)线阵系列全新力作，SC830LA和SC1630LA可适用于各种工业环境中，以高传输速度和高图像品质赋能全天候高端工业线阵相机。

超高分辨率结合前沿成像技术

打造精准稳定可靠的视觉解决方案

随着智能制造领域的持续演进，越来越多的自动化生产线开始广泛应用工业CMOS图像传感器，

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点光谱塑料件厚度和高度差检测―技术与应用频道- 视觉系统设计 2023/9/19 23:27:10

塑料件是一种广泛应用于家电、汽车、电子产品等领域的物料，具有轻质化、易加工等特点，为保证产品成品的装配质量，塑料件的厚度和高度差等尺寸的准确性至关重要。

因此在生产过程中，厂商们需要对塑料件的尺寸进行测量，以减少不良品的产生。本期内容，深Sir使用光谱共焦位移传感器检测了塑料件的厚度和高度差，一起来看看吧。

检测需求

产品名称：塑料件

测量项目：厚度；高度差

精度要求：厚度、高度差动态重复性0.005mm以内

测量过程

厚度测量：在塑料件上设定测量点位，并通过两个点光谱传感器上下对射测量厚度。

测量结果：使用SC04025进行10次动态测量，厚度重复性为0.0005mm。

高度差测量：通过将设定测量点的高度值减去设定基准点的高度值，即可得高度差。

测量结果：使用SC04025进行10次动态测

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如何使用Zivid 3D Vision的单色采样获得更快的周期时间：2023-09-19

最新的Zivid SDK 2.10具有大量新功能，可以通过提高速度，功能和易用性来提升您的自动化项目。在这篇博客中，我们将介绍一项功能，该功能可显著提高捕获和处理速度，从而使机器人单元能够以最佳速度运行。

使用单色采样的捕获速度提高 x5

此功能是

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Zivid 全向引擎：全球首创透明物体 3D 技术：2023-09-19

Zivid 2+ 3D相机现已上市，在尖端创新方面有很多东西可以提供。但真正吸引人们注意力的功能可能是它对一系列透明物体的独特能力。这些惊人功能的来源是我们全新的视觉管道技术，称为Omni Engine。

With the introduction o

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“机器人、生物技术和教育中的嵌入式视觉”，卡门院长专访：2023-09-19T08：00：48+00：00

在这里，您将找到大量实用的技术见解和专家建议，帮助您将 AI 和视觉智能引入您的产品，而不会盲目飞行。

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分割一切-->追踪一切 ICCV 2023开源 DEVA 2023-09-18 19:59

1.前言

视频分割相较于图像分割，最大难点在于长序列中相同类别的数据关联，也就是如何保证这一帧分割出的目标，下一帧还能稳定分割。传统的端到端视频跟踪模型（yolo系列），主要还是遵循一个"检测跟踪"的范式，然后使用短时模块来关联帧间分割。这种方法的缺点是对误检很敏感，而且很难处理长序列，对训练数据的要求也非常大。为了在无需对每个任务的视频数据进行训练的情况下“跟踪任何内容”，本文开发了一种解耦视频分割方法（DEVA），该方法由特定于任务的图像级分割和与类/任务无关的双向时间传播组成。由于这种设计，我们只需要目标任务的图像级模型（训练成本更低）和通用时间传播模型，该模型只需训练一次即可跨任务泛化。为了有效地结合这两个模块，我们使用双向传播对来自不同帧的分割假设进行（半）在线融合，以生成连贯的分割。我们表明，在一

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图像对比度调整(局域拉普拉斯滤波) 2023-09-18 19:17

一、背景介绍

之前刷对比度相关调整算法，找到效果不错，使用局域拉普拉斯做图像对比度调整，尝试复现和整理了下相关代码。

二、实现流程

1、基本原理

对输入图像进行高斯金字塔拆分，对每层的每个像素都针对性处理，生产一组拉普拉斯金字塔图像，再图像重建，得到结果图像。

具体处理上：

a、针对每个像素点，以它原图位置为中心，在原图上取窗口区域ROI1。

b、以当前高斯层的当前像素和它对应ROI1为输入，根据预定公式得到细节和对比度调整后的原图窗口图像ROI2。

c、对ROI2进行和高斯金字塔一样层数的拉普拉斯金字塔拆分。

d、取当前拉普拉斯金字塔里面和当前处理像素所在高斯金字塔一样层数，一样位置的像素，作为最终生成的拉普拉斯图像对应层和对应位置的信息填充。

具体算法细节上，已经有很多大佬讲过了，我这

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FLatten Transformer：使用聚焦线性注意力的视觉Transformer（ICCV2023） 2023-09-19 20:30

Code： FLatten-Transformer: Official repository of FLatten Transformer (ICCV2023)

1.摘要

将 Transformer 模型应用于视觉任务时，自注意力的二次计算复杂性一直是一个持续的挑战。另一方面，线性注意力通过精心设计的映射函数来近似 Softmax 操作，以其线性复杂性提供了更有效的替代方案。然而，当前的线性注意力方法要么遭受显着的性能下降，要么从映射函数中引入额外的计算开销。在本文中，我们提出了一种新颖的聚焦线性注意力模块，以实现高效率和表现力。具体来说，我们首先从聚焦能力和特征多样性两个角度分析导致线性注意力性能下降的因素。为了克服这些限制，我们引入了一个简单而有效的映射函数和一个高效的排名恢复模块，以增强自注意力的表达

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