机器视觉资讯20231211

行业资讯

论文方向需要用到深度学习，如何在半年到一年的时间学习相关知识？ 2019-09-04 18:27

此文只针对想要入门CNN的小白。

1 你的相关信息中，括号里的描述处处体现了你的不自信。对自己有信心啊，你不搞理论研究的话，粗犷地说，深度学习的入门就是编程基础、开发框架、网络结构、偏导加调参。你就当是打游戏好了，你见过谁下载了王者荣耀之后因为不会玩而发愁吗？（这句话经不起推敲，但是你要懂得用它哄哄自己，all is well）。心理上觉得有难度就已经输了，不太可能高效地做好这件事。

2 学习是枯燥的过程，尤其是在入门阶段，大量陌生的术语，思路找不到头绪，都很让人抓狂，所以一定要尽可能多给自己一些正向激励。一门课一门课地去学，一本书一本书地看，这样的学习方式，不太适合深度学习的入门。

3 编程，随便找一本python（用caffe的话就学C++）看一下，或者找个视频教程。只看最重要的基础部分，web应用、

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助力视觉分选教学实验，维视教育新品上线--机器视觉网 2023-12-11 14:36:36

2023-12-11 14:36:36 来源: 中国机器视觉网

质量控制是制造业中非常重要的环节，它涉及到一系列的检验、测试和评估活动，以确保产品或服务符合预定的质量标准。其中，“分选”是质量控制环节必不可少的一道工序。

随着机器视觉技术的不断发展和普及，视觉加持下的自动化分选设备已大规模取代了原本的人工分选操作，大大提高了生产效率。因此，对视觉分选技术的掌握，已经成了一项制造业技术从业者的重要技能。

同时，随着更多行业的生产环节引入视觉分选技术，新的难题也随之而来——如应用场景复杂多变对视觉精度和效率提出更高要求、机器学习和人工智能在分选场景的应用等等...针对这些难题，需要进一步研究和开发更先进的技术和解决方案，采用更先进的图像处理和分析算法、更高精度的相机、镜头和光源等设备、优化生产流程和算法，以提

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宇瞳光学获评“国家知识产权优势企业”--机器视觉网 2023-12-11 14:13:12

近日，国家知识产权局发布了《关于确定2023年新一批及通过复核的国家知识产权示范企业和优势企业的通知》，东莞市宇瞳光学科技股份有限公司（以下简称“宇瞳光学”）获评“国家知识产权优势企业”。

本次获评“国家知识产权优势企业”，是对宇瞳光学知识产权管理理念、创造、运用、保护等方面的认可，更是对宇瞳光学在研发创新上的肯定。

国家知识产权优势企业

国家知识产权优势企业是指属于国家和地区重点发展的产业领域，能承接国家和地区重大、重点产业发展项目，具备自主知识产权能力，积极开展知识产权保护和运用，建立全面的知识产权管理制度和机制，具有知识产权综合实力的企业。

宇瞳光学通过坚持自主创新，取得了一系列自主知识产权与技术成果，目前宇瞳光学在全球范围内申请专利750余项，已获授权460余项，其中发明专利授权60项，累计获得

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研恒国产龙芯3A6000微型计算机BOX-T6A11-LX，加速国产化替代--机器视觉网 2023-12-11 13:34:41

2023-12-11 13:34:41 来源: 中国机器视觉网

面对外部地缘政治的风云变化，在不可控国际因素及国内数字经济转型需求的驱动下，我国核心技术自主可控的紧迫性愈加凸显，为了解决核心技术“卡脖子”的问题，国内企业纷纷投身自主研发创新，寻求突破技术封锁和科技壁垒，本土化自主研发和寻求国产化替代成为两大主要方向。在国家政策的持续支持下，我国软硬件国产化生态初具规模，国产化替代在政务、金融等关键行业已经取得显著成效，并加速向其他行业扩展。

11月28日，龙芯中科发布新一代龙芯3A6000处理器，全新龙芯3A6000处理器采用龙芯自主指令系统龙架构，是龙芯第四代微架构的首款产品，主频达到2.5GHz，集成4个最新研发的高性能LA664处理器核，全芯片8个逻辑核，支持多线程技术（SMT2），双通道DDR4-3

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电池包蓝膜后外观缺陷检测--机器视觉网 2023-12-11 14:55:37

面向TWh时代，动力电池产能大规模扩充，电池企业对电池产品安全、性能、品控的要求越来越高。其中，动力电池生产效率提升和极限制造的要求，对机器视觉在检测精度、检测速度、图像传输、缺陷分析等方面提出了更高的要求和挑战。

在动力电池工艺流程中，蓝膜作为一种绝缘材料，可以将电芯与电芯之间分隔开来，阻隔单个电芯因各种故障对其他电芯造成的影响，防止“一损俱损”；其次，它可以防止电池在后续的运输及组装过程中出现表面划伤和漏电；此外，它还可以起到防水、防尘的作用，从而更好地保护电池。

项目难点

由于蓝膜是一种高反光材质材料，这种光学特性致使许多缺陷特征不明显，从而导致传统算法过杀率和漏检率极高。同时蓝膜的厚度较小，仅在0.015mm-0.20mm间，缺陷种类极多且部分缺陷种类样本难以收集。

以往以传统2D视觉为

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深视智能点激光陶瓷片厚度检测--机器视觉网 2023-12-11 13:56:06

陶瓷片的厚度测量采用传感器上下对射的方式，使用SG系列点激光同步连续采集检测数据，通过网口通讯，将测厚值发送给上位机并测试不同位置的点数据，而上位机则可通过判断陶瓷片的厚度区分NG料。

检测过程中，单个控制器SG5001能够连接4台SG5025，实现1个控制器控制4台传感器同时触发测量，完成双工位同时检测，在保证高精度的同时提升了检测速度，大大增加了产线的产能。此外，控制器SG5001还具有网口TCPIP（支持ModbusTCP）、串口RS232、模拟量输出、开关量输出等丰富的通讯方式，可供客户根据实际需求选择。

传感器选型

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机器视觉中图像采集卡的功能与应用有哪些？-电子发烧友网 2023-12-11 09:39

机器视觉 技术是目前 工业 生产 检测 、医疗检测等领域为实现自动化、 智能 化而采取的应用。整个机器视觉系统分为图像采集与图像处理两大板块，采用 模拟 工业相机的图像采集系统中，图像采集卡就是连接这两大板块的重要组件。

由于机器视觉系统图像采集部分主要由 LED 光源、工业镜头以及工业相机互相配合组合而成，而图像处理部分则是由图像处理软件来实现，因此，在原理结构上，图像采集卡连接着工业相机与图像处理软件。

下面是图像采集卡常用的一些概念：

1、A/D转换

图像采集卡可以实现模拟 信号 向 数字信号 的转换，对于整个机器视觉系统的图像采集工作起着重要的作用。而机器视觉系统图像采集卡的这一模数转换，称为A/D转换，相应的实现转换的组件被称之为A/D 转换器 。

2、传输通道数

在工业生产检测过程中，有

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基于PC的控制集成机器视觉带来的好处有哪些-电子发烧友网 2023-12-09 17:31

机器视觉 系统已经从高级 传感器 发展到集成在 控制器 中的 检测 系统。选择合适的基于PC的自动化平台可以使它们变得更好。

多年来，全球 半导体 芯片制造 企业一直在提倡 硬件 整合的概念，而集成机器视觉和基于PC的控制是其中的一个机遇。

功率和性能不断提高的 CPU 可以加载以前由独立设备处理的复杂计算功能。机器视觉技术也不例外，随着它的不断发展， 工程师 们更清楚地看到了令人兴奋的新功能。

凭借更高的分辨率和更快的图像处理能力，视觉系统已经超越了高级传感器的作用，成为一个完整的、集成的检测解决方案。合适的照明和透镜仍然决定着图像质量，但其它领域正在取得重要进展。

将机器视觉集成到机器的主控制器中，即使在最复杂、高速应用的情况下，机器视觉技术也能够满足要求，同时还可以减少单独的硬件。这种方法确保了从

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Speos SSS传感器特性与EMVA1288标准以及Lumerical传感器验证概述-电子发烧友网 2023-12-09 09:26

概述

本文是Speos Sens or System exporter（SSS）的使用指南，这是一个强大的解决方案，用于camera sensor 模拟 结果的后处理。本文介绍了一组实际示例，以演示该工具基于EMVA 1288标准从 传感器 的降阶模型生成 电子 图和Raw图像的能力，使得Speos SSS的核心功能及其在camera模拟应用，提供更深层次的理解。

Speos SSS工具，专为使用Speos camera模拟结果的后处理。该工具将光谱曝光/辐照度图转换为Raw图像、电子图和显影图像。从光度结果到电子图和原始图像的转换基于传感器的降阶模型，遵循EMVA 1288标准。EMVA 1288是一个行业标准规范，描述了 机器视觉 和成像应用的 图像传感器 性能。它为关键传感器参数提供标准化测试，如响应

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机器视觉之光学系统景深原理 2023-12-04 10:12:44

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镜头在光学系统中的作用 镜头分辨率在光学系统中的核心作用 2023-12-04 10:12:44 0

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工业镜头的景深、分辨率及如何匹配合适的工业相机 1、景深景深即在镜头架设好后，与被测物体间相对距离不做任何调节的情况下，可接受的能清晰成像的物方空间范围。在机器视觉中，相机芯片为光学系统的像平面，物方与像平面共轭的平面称为对准平面。严格的来讲除 2023-10-08 15:10:36 464

红外光学系统抗干扰的主要方法

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基于机器视觉的SAR自聚焦方法研究 2023-09-27 11:09:53

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基于机器视觉的表面缺陷检测技术研究 表面缺陷是工业产品生产中不可避免的问题，如果不及时发现处理，将会影响产品的外观质量及性能，导致企业生产效益下降。现如今，基于机器视觉的表面检测方法在很多现代化企业中得到了广泛的应用，在文中将分析主流机器视觉检测方法的优缺点，并指出现有机器视觉检测技术存在的问题和对以后的发展趋势做进一步的展望。 2023-09-27 11:09:53 180

基于多通道分类合成的SAR图像分类研究 利用SVM对不同通道的数据分别进行分类,然后利用粒度合成理论对不同的分类结果进行合并,最后实现多通道SAR数据图像分类。本文重点论述了利用该方法进行SAR图像分类的基本流程和步骤。最后,结合实验结果 2010-04-23 11:52:48

机器视觉和计算机视觉的区别 视觉是一种技术，

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SAR： 2023-12-02

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sar图像-电子发烧友网 2023-12-02

基于机器视觉的SAR自聚焦方法研究

多源SAR图像指的是由不同雷达系统与飞行批次获得的图像，它们的雷达波段、分辨率、运动参数、场景类型和工作模式等均存在着较大差异。现有的SAR自聚焦理论与...

2023-12-02 标签：SAR机器视觉SAR图像 107 0

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芯片缺陷是什么？芯片缺陷检测做什么？芯片缺陷检测怎么做？-电子发烧友网 2023-11-30 18:24

1 芯片 生产及缺陷介绍

1.1 芯片制造 流程

芯片生产需要经历数道工序，其中各工艺流程环环相扣。芯片生产对材料、环境、工艺 参数 等敏感，每个环节都有可能产生缺陷。因此，了解制造工艺流程，是进行芯片表面缺陷 检测 研究的前提。芯片生产线主要包括芯片设计、制造、封装和检测 4 大环节，流程如图 1 所示。

芯片检测主要分为物理性检测和电性能检测。物理性检测主要可分为封装前的芯片表面缺陷检测和封装后的封装体缺陷检测。电性能检测是在不同的电压、温度和湿度等条件下进行温度、 电气 和速度测试，目的是检测芯片的性能是否达标。本研究主要聚焦于 半导体 芯片的物理性缺陷检测。

1.2芯片缺陷介绍

封装前，上述数道工艺的操作控制、工艺参数、环境等因素都会对芯片质量产生一定的影响，产生的缺陷表现出类别多样、形态各异

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深度详解DMD的直写光刻技术原理 2023-11-17 15:44:26

如何提升利润水平是所有企业关注的重点。在 PCB 领域，传统曝光技术需要使用底片，增加了多道制造工序，无法满足中高端PCB 产品 的精度、产能、良率等大规模产业化制造要求，而直接成像设备能够实现更为精细化线宽，提升产品良率，缩短生产周期，有效提升下游PCB制造企业的利润水平。在泛 半导体 领域，目前 IC 及FPD制造光刻设备主要为掩膜光刻设备，而掩膜光刻设备不仅价格昂贵，还需要使用生产周期较长、成本昂贵的掩膜版，下游 厂商 无法灵活快速地更换掩膜版，不能实现柔性化生产。此外，随着泛半导体产业制造精度的不断提升，掩膜版的生产成本呈现大幅上升趋势，对下游制造厂商形成了巨大的成本压力。

直写光刻技术作为一种无掩膜光刻技术，只需通过控制光的强度和扫描刻写路径就可以实现任意图形的 高精度 刻写，较其他刻写方式而言更为

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成像技术-电子发烧友网 2023-12-10

成像就是生物样本的造影技术，依照样本尺度大小可以概分为组织造影与细胞分子的显微技术。这些大致都需要光学技术配合生物样本的特性发展，少数会使用光以外的波动性质，例如核磁共振、超音波等等。

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成像技术技术

使用傅里叶叠层成像对运动物体进行高分辨率成像 傅里叶叠层成像技术将相位恢复算法与合成孔径技术相结合，实现物体的高分辨率成像，可应用于微观和宏观成像领域。然而，其应用主要集中在静止物体上，在实际场景中... 2023-12-10 标签：算法成像技术傅里叶 117 0

基于FP共振剪裁面板的屏障穿透超声成像 如果没有RTP，来自船体内部物体的反射信号实际上不携带目标物体的信息。研究人员的高质量成像方法利用了任何期望频率下的FP共振现象，这与固有的F

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机器视觉系统组成 3D相机与2D相机的区别 2023-11-03 12:34:35

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工业机器视觉系统中光源设计应用 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。而图像的获取是机器视觉的核心，图像的获取系统则是由光源、镜头、相机三部分组成。 2023-11-03 12:34:35 75

奥比中光3D相机矩阵助力更强机器人开发 近日，奥比中光将视觉生态产品矩阵集成到新版本NVIDIA Isaac Sim平台，助力全球超过百万名机器人开发者便捷地开发、测试、仿真机器人3D视觉系统，打造出具备更强大能力的机器人。 2023-10-24 11:38:21 348

机器视觉系统的主要工作流程是怎样的? 机器视觉系统分别有以下配件组成： 1.相机：黑白智能相机、线扫描智能相机、彩色智能相机、CMOS智能相机、读码器等; 2.板 卡：黑白图像采集卡、图象压缩/解压板

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机器视觉光源颜色选型攻略-电子发烧友网 2023-11-30 09:31

在 机器视觉 系统中，光源具有非常重要的作用，选择合适的光源成为决定整个系统成败的关键因素，光源的主要目的就是将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。下面带您了解一下机器视觉光源颜色的选择攻略：

一般情况下，如果使用黑白相机，又对被测物体的颜色选择没有特殊的要求，红色是比较合适的选择。因为红色 LED 寿命长、稳定、价格低廉，更重要的是红色LED的波长更接近 传感器 的灵敏度峰值，而通常的CCD对紫色、蓝色的光敏感程度没有红光强。

如果进行彩色成像，则通常考虑使用白色光源。白色LED光源的制造有几种方法，一种是使用白色LED制造，发光管内部有蓝色发光 芯片 与受到激发后发出黄色的荧光粉，发出的光按一定比例叠加到一起，看起来形成了白色，这是最为常见的形式。另一种方法是使用红绿蓝三种不同颜色的

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安森美智能运动侦测唤醒技术介绍-电子发烧友网 2023-11-28 17:01

在 机器视觉 普及的时代， 图像传感器 作为其“眼睛”有着越来越多的各样的应用。 安森美 (onsemi)的图像传感技术通过不断地技术创新，力求满足越来越广泛的市场领域需要。如今，越来越多的家庭和企业安装摄像头做监控，据Yole统计，预计到2030年底，此市场将增长两倍。因此，消费者需要有更优秀的图像质量、更可靠和更长电池寿命的设备，来提升整体使用体验。由于这些相机通常会被放置在难以更换电池或充电的位置，因此低功耗成为一个关键需求。对此，安森美推出了一些低功耗的高质量图像传感技术，场景覆盖 智能 门禁、安防摄像头、增强现实(AR)/虚拟现实( VR )/扩展现实(XR)头戴装置、机器视觉和 视频 会议等。比如其中的智能运动侦测唤醒技术(smart Wake on Mo ti on)，非常适用于对运动侦测有需求的

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安森美-电子发烧友网 2023-12-11

安森美半导体(ON Semiconductor,ON半导体公司是世界最大模拟IC、逻辑IC和分立半导体元件供应商之一,美国纳斯达克上市代号:ONNN)是应用于高能效电子产品的首要高性能硅方案供应商。公司全球总部位于美国亚利桑那州菲尼克斯,在北美、欧洲和亚太地区之关键市场运营包括制造厂、销售办事处及设计中心的网络,2010年的总收入为23.13亿美元。

公司的产品系列包括电源和信号管理、逻辑、分立及定制器件,帮助客户解决他们在汽车、通信、计算机、消费电子、工业、LED照明、医疗、军事/航空及电源应用的独特设计挑战,既快速又符合高性价比。公司在北美、欧洲和亚太地区之关键市场运营包括制造厂、销售办事处及设计中心在内的世界一流、增值型供应链和网络。收购包括Cherry Semiconductor的所有资产和业务部门,

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提升液晶透镜成像质量的方法：减少由液晶材料取向波动引起的雾度-电子发烧友网 2023-12-11 09:33

液晶（LC）透镜的雾度一直是虚拟现实（ VR ）/增强现实（AR）及其它 光学 应用中存在的问题，但是一项新的研究成果为 工程师 和研究人员增进了对雾度产生的根本原因的理解。理论和实验结果证实，弹性常数和电场有助于最大限度地降低雾度。

据麦姆斯咨询介绍，具有电可调焦距的液晶透镜因其在眼科、三维显示、 智能手机 、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）方面的应用潜力而备受关注。梯度折射率（GRIN）液晶透镜的光学机制主要是通过液晶的分子取向对入射偏振波的折射率分布进行电调节。

尽管液晶透镜于1979年首次提出，但由于液晶的化学和物理限制，许多挑战阻碍了液晶透镜的应用。例如，同时拥有大光圈尺寸和短焦距（或大透镜倍率）的梯度折射率液晶透镜一直是一项挑战。为了在大孔径尺寸（>10 mm）下获得短焦距，必须通过多层液晶结

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虚拟现实-电子发烧友网 2023-12-11

虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。

简介

虚拟现实技术是仿真技术的一个重要方向，是仿真技术与计算机图形学人机接口技术多媒体技术传感技术网络技术等多种技术的集合，是一门富有挑战性的交叉技术前沿学科和研究领域。虚拟现实技术（VR）主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感设备等方面。模拟环境是由计算机生成的、实时动态的三维立体逼真图像。感知是指理想的VR应该具有一切人所具有的感知。除计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力觉、运动等感知，甚至还包括嗅觉和味觉等，也称为多感知。自然技能是指人的头部转动，眼睛、手势、或其他人体行为动作，由计算机来处理与参与者的动作相适应的

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LCM： 2023-12-11

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用“视觉”确保品质——IC芯片质量检测-电子发烧友网 2023-12-08 11:33

机器视觉 检测 作为 产品 质量检测的重要手段，能够有效解决人工所不能解决的问题，提高成品合格率，尽可能地避免消费者使用过程中可能出现的质量问题，帮助企业提高产品质量，提升 品牌 形象。

用“视觉”确保产品质量—— IC 芯片 质量检测

▲视觉系统在IC检测方面的应用▲

在 电子 领域中，为保证产品的最高质量，每个零件、连接件、装配和包装都需要通过验证。机器视觉系统越来越小的尺寸和越来越高的图像分辨率及处理性能，可满足电子领域高速组件和器件验证的处理要求。这些高要求应用包括从零件选择、装配再到最终验证和追踪等多个生产流程阶段的机器检测。

例如，IC芯片在出厂前要使用全自动IC编带机进行芯片质量检测，剔除不合格的IC芯片，并将合格的IC芯片封装到料带中。全自动IC编带机的视觉模块主要检测内容包括：料带中芯

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IC芯片-电子发烧友网 2023-11-30

IC芯片（Integrated Circuit集成电路）是将大量的微电子元器件（晶体管、电阻、电容等）形成的集成电路放在一块塑基上，做成一块芯片。而今几乎所有看到的芯片，都可以叫做IC芯片。

集成电路（integrated circuit）是一种微型电子器件或部件。采用一定的工艺，把一个电路中所需的晶体管、二极管、电阻、电容和电感等元件及布线互连一起，制作在一小块或几小块半导体晶片或介质基片上，然后封装在一个管壳内，成为具有所需电路功能的微型结构；其中所有元件在结构上已组成一个整体，使电子元件向着微小型化、低功耗和高可靠性方面迈进了一大步。它在电路中用字母“IC”表示。集成电路发明者为杰克·基尔比（基于硅的集成电路）和罗伯特·诺伊思（基于锗的集成电路）。当今半导体工业大多数应用的是基于硅的集成电路。

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机器视觉在电子半导体行业的应用 ——倒装焊技术不可或缺的“锐眼”-电子发烧友网 2023-12-08 15:40

随着 集成电路 封装密度的提高,传统引线键合技术已经无法满足要求,倒装焊技术的出现解决了该问题,并得到了广泛应用。 机器视觉 系统作为倒装焊设备的“利目锐眼”在这场封装技术革命中发挥着不可或缺的重要作用....

芯片封装

安装 半导体 集成电路 芯片 用的外壳，起着安放、固定、密封、保护芯片和增强电热性能的作用，同时还是沟通芯片内部世界与外部电路的桥梁——芯片上的接点用导线连接到封装外壳的引脚上，这些引脚又通过印制板上的导线与其他器件建立连接。从而实现内部芯片与外部电路的连接。封装技术的好坏直接影响到芯片自身性能的发挥和与之连接的印制电路板（ PCB ）的设计和制造。因此，封装对 CPU 和其他LSI集成电路都起着重要作用。

倒装焊技术

随着集成电路封装密度的提高，芯片上的引脚由四周分布变为全芯片表面分

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芯片封装-电子发烧友网 2023-12-06

安装半导体集成电路芯片用的外壳，起着安放、固定、密封、保护芯片和增强电热性能的作用，而且还是沟通芯片内部世界与外部电路的桥梁——芯片上的接点用导线连接到封装外壳的引脚上，这些引脚又通过印制板上的导线与其他器件建立连接。因此，封装对CPU和其他LSI集成电路都起着重要的作用

自从Intel公司1971年设计制造出4位微处理器芯片以来，20多年里，CPU从Intel 4004、80286、80386、80486发展到Pentium、PⅡ、PⅢ、P4，从4位、8位、16位、32位发展到64位；主频从MHz发展到今天的GHz；CPU芯片里集成的晶体管数由2000多个跃升到千万以上；半导体制造技术的规模由SSI、MSI、LSI、VLSI（超大规模集成电路）达到ULSI。封装的输入/输出（I/O）引脚从几十根，逐渐增加到

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机器视觉中采集的图像太暗时要如何增强图像亮度？-电子发烧友网 2023-12-08 13:01

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传统影像仪在实际现场测量中，通过方框约束方式来实现工件测量元素识别抓取，但工件受材料、加工工艺等多种因素影响，加工后会存在变形量较大问题，传统的方框范围约束产品变形不足以满足现场测量需求。

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如何处理视觉SLAM长期定位中的外观变化和轨迹漂移？ 2023-12-11 19:43

1. 笔者个人体会

今天笔者想为大家分享一项最新开源的Lifelong SLAM工作，名为ObVi-SLAM，有助于解决视觉SLAM在室内/室外的长期定位中遇到的光照变化、视角变化、环境变化以及轨迹漂移问题。

2. 这篇文章希望解决什么问题？

服务机器人、巡检机器人、自动驾驶车辆等SLAM应用，需要进行长时间的定位和导航，但是可能会遇到很多光照变化（甚至天气季节变化）、不同视角提取的不同特征、原先场景的目标已经移除等等很多的环境变化问题，如果处理不好的话很容易引发轨迹漂移甚至跟踪丢失。

作者认为，产生这种问题的关键在于，现有的视觉SLAM方法依赖于低级的特征描述子。这些特征描述子对环境变化不鲁棒，并导致地图尺寸过大，不利于机器人的长期部署。也有一些SLAM方案使用语义信息来辅助定位，但主要面向短期定位导

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神奇！G-SHELL：一种强大且通用的3D表示 2023-12-11 19:43

1 笔者个人体会

我们知道，3D形状最常用的表示就是mesh了，现代图形学pipeline对mesh有很专门的优化。由于手工制作mesh是非常耗时的，研究人员将关注点转移到从图像或者用生成模型去自动创建mesh。 有相当一部分工作主要关注于水密性mesh（封闭mesh），但很多3D物体实际不是水密性的，例如衣服，纸，树叶等物体不仅不封闭，还有边界、薄。 这类物体的表面重建相对来说研究的很少。

对于非水密性物体重建，已有的典型工作是构建一种非符号距离场（UDF），即3D坐标到最近表面的绝对距离的标量场。用UDF，可以通过提取和离散化UDF的零水平集来获得非水密mesh。然而，与符号距离场 (SDF) 相比，UDF 的等值面提取是一项没那么容易：经典算法（如 Marching Cubes）中的二分搜索策略不能简

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别再用RANSAC了，看看最新开源的顶会采样方案！ 2023-12-11 19:43

1. 笔者个人体会

大家对RANSAC想必都很熟悉，小到曲线拟合，大到端到端学习，都有RANSAC的身影。但传统的RANSAC本身是无偏差的随机采样，提出已经过去很多年了，无论是收敛速度还是模型精度都有待提升。

今天笔者将为大家分享几项最新开源的顶会RANSAC改进方案，大家可以替换自己原有的RANSAC，提升一下精度速度，也能水一下工作量。

下面一起来阅读一下这些工作，当然笔者水平有限，如果有理解不当的地方欢迎大家批评指正~

2. 可微RANSAC

摘要：我们提出了∇-RANSAC，一个广义的可微RANSAC，它允许学习整个随机稳健估计管道。所提出的方法使得能够使用松弛技术来估计采样分布中的梯度，然后通过可微分求解器传播该梯度。可训练的质量函数边缘化来自在∇-RANSAC内点估计的所有模型的分数，以

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TeMO：面向多物体网格的文本驱动3D风格化 2023-12-10 14:59

TeMO: Towards Text-Driven 3D Stylization for Multi-Object Meshes

地址： https://arxiv.org/pdf/2312.04248.pdf

标题：TeMO：面向多物体网格的文本驱动3D风格化

摘要：最近，在基于CLIP的方法的推动下，单个物体的文本驱动3D风格化取得了相当大的进展。然而，对于多物体3D场景的风格化仍然受到限制，因为用于预训练CLIP的图像-文本对主要由单个对象组成。与此同时，由于现有的监督方式主要依赖于图像-文本对的粗粒度对比，多个物体的局部细节可能容易被遗漏。为了克服这些挑战，我们提出了一种新颖的框架，称为TeMO，用于解析多物体3D场景并在多个层次上编辑它们的风格，通过对比监督。我们首先提出了一个解耦的图注意（DG

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NeurIPS 2023 真实世界超分 TGSR 2023-12-11 15:09

Real-World Image Super-Resolution as Multi-Task Learning

这篇董超组的工作，从multi-task learning的角度处理real-SR，思路比较新奇。

Motivation

real-SR可以看成使用同一个同时解决很多degradation tasks。而Multi-task learning有一个问题是task commpetition或是task conflict，就是任务之间为模型性能竞争，导致一些任务主导学习过程，对其他任务性能产生负面作用，这种现象被称为negative transfer。

real-SR的公式如下：

y=\mathcal{D}(x)=\left(f_n \circ \cdots \circ f_2 \circ f

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Far3D：直接干到150m，视觉3D目标检测新思路（AAAI2024） 2023-12-11 15:43

Far3D：拓展环视 3D 检测的边界

近来在 Arxiv 读到一篇纯视觉环视感知的新工作，它延续了 PETR 系列方法，主要关注如何解决纯视觉感知的远距离目标检测问题，将感知范围扩大到150m。文章方法和结果有相当的借鉴意义，所以试着解读一下。

原标题：Far3D: Expanding the Horizon for Surround-view 3D Object Detection

论文链接：https://arxiv.org/abs/2308.09616

作者单位：北京理工大学 & 旷视科技

任务背景

三维物体检测在理解自动驾驶的三维场景方面发挥着重要作用，其目的是对自车周围的物体进行精确定位和分类。纯视觉环视感知方法具有成本低、适用性广等优点，已取得显著进展。然而，它们大多侧重于近距离感知（

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AnimateDiff再升级；基于Transformer的扩散模型GenTron；即插即用的Smooth-LoRA；近似缓存技术 2023-12-10 21:14

AnimateZero: Video Diffusion Models are Zero-Shot Image Animators

该文提出了AnimateZero，一种能够揭示预训练文生视频扩散模型（AnimateDiff）的方法，并为其提供更精确的外观和运动控制能力。通过借用文本到图像生成中的中间潜在变量及其特征来确保生成的第一帧与给定的生成图像相同，进而实现外观控制。使用位置校正窗口注意力替换原始T2V模型中的全局时间注意力来确保其他帧与第一帧对齐，实现时间控制。作为给定图像的zero-shot image animator，AnimateZero可以在不进一步训练的情况下成功控制生成过程，还可以启用交互式视频生成和真实image animation。

GenTron: Delving

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更强！Alpha-CLIP：让CLIP关注你想要的任何地方！ 2023-12-10 19:27

简介

本文介绍了一个名为Alpha-CLIP的框架，它在原始的接受RGB三通道输入的CLIP模型的上额外增加了一个alpha通道。在千万量级的RGBA-region的图像文本对上进行训练后，Alpha-CLIP可以在保证CLIP原始感知能力的前提下，关注到任意指定区域。通过替换原始CLIP的应用场景，Alpha-CLIP在图像识别、视觉-语言大模型、2D乃至3D生成领域都展现出强大作用。

现在点击关注 @CVer官方知乎账号，第一时间看到最优质、最前沿的CV、AI工作~

图1 Alpha-CLIP使用场景总览

CLIP作为目前最流行的视觉基座模型被广泛使用。它的应用场景包括但不限于1.与LLM大语言模型结合成为视觉多模态大模型。2.作为图像生成(Stable Diffusion)、点云生成(Point-

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Graph Contrastive Learning with Augmentations阅读笔记 2023-12-11 09:51

Graph Contrastive Learning with Augmentations

NeurIPS2020

GitHub - Shen-Lab/GraphCL: [NeurIPS 2020] "Graph Contrastive Learning with Augmentations" by Yuning You, Tianlong Chen, Yongduo Sui, Ting Chen, Zhangyang Wang, Yang Shen

摘要：

图结构数据的可推广、可迁移和鲁棒表示学习仍然是当前图神经网络（GNNs）面临的一个挑战。与已开发的用于图像数据的卷积神经网络（CNN）不同，GNNs的自监督学习和预训练探索较少。

在本文中，我们提出了一个图形对比学习（GraphCL）的框架，学习

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关于图像清晰度、通透度的描述 2023-12-10 19:38

1、问题背景

在图像评测过程中，从主观上一般怎么去评判一副图像的优劣呢？

比较显而易见的就是图像的清晰度和通透度，他们决定了评判者对画质的第一印象。

那怎么去理解图像的清晰度和通透度呢？这是本文要描述的内容。

2、问题分析

a. 关于图像的清晰度

在描述图像的清晰度前，需要先理解一下锐度和分辨率两个概念。

什么是分辨率 ？

分辨率（Resolution）描述的是对空间细节分辨的能力，又称分辨力、鉴别率、鉴别力、分析力、解像力和分辨本领，

是图像清晰地再现被摄景物纤维细节的能力，分辨率越高图像就越清晰细腻。

如果能把相邻非常近的线条分开，我们就说图像的分辨率高。

什么是锐度 ？

在摄影上，锐度（Acutance）特指图像细节、边缘的锐利程度。

高锐度意味着图像具有更鲜明、

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基于 Graph Cut 的可交互式图像分割——原理与代码实现 2023-12-11 00:01

背景 & 效果

传统分割算法考古来到了最后一章，这次要讲的是一个非常有趣有用的免训练、可交互的图像分割算法——Graph Cut 图分割。原论文为： Interactive Graph Cuts for Optimal Boundary & Region Segmentation of Objects in N-D Images [1]

我将这个玩具写成了一个200行代码内就能在网页中打开的应用（代码在文章最后的附录上），用户可以不断在原图上画一下一定是前景的区域和一定是背景的区域（下图中左图中的绿色区域和红色区域），算法便能不断迭代生成最终的分割图（下图右图）。

绿色线条代表前景，红色线条代表背景

这个方法最大的一个好处就是可以像 SAM 那样和图像不断进行交互和修正来完成图像分割。当然，如果阁下

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MapTR/MapTRV2，实时建图万字长文 2023-12-10 22:32

特斯拉凭借其全球领先的算力，全链路闭环的数据，其采用纯视觉方案惊艳了整个自动驾驶业界，纯视觉方案也被有越来越多的公司采纳模仿。而国内一众车企采用的激光雷达加高精地图的问题面临着诸多困难，包括成本高昂，获取高精地图资质困难（据笔者所知国内有资质的可能就几家而已)，地图实时更新不及时等。所以实时建图就成为了未来几年自动驾驶的风向标，比如通过常规导航地图加局部高精地图，摆脱对高精地图的依赖。而MapTr/MapTrV2正是这方面的代表作。下面将会对这两篇文章进行剖析，当然引用借鉴了原作者的论文和开源的代码，以及网上一些大佬的思考，欢迎讨论和指教。

MapTR

MapTR提出了一种统一的置换等价建模方法，用于地图元素，即将地图元素建模为一个具有一组等价置换的点集，这准确地描述了地图元素的形状并稳定了学习过程。基于此

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IEEE最新！突破室内定位局限性：磁力场辅助惯性导航系统 2023-12-11 11:47

1、导读

室内定位是一个具有挑战性的问题，因为在室内环境中，GPS信号通常无法到达，而传统的惯性导航系统在长时间使用后会出现漂移。为了解决这个问题，研究人员提出了一种基于磁场的惯性导航系统，利用磁场传感器和惯性测量单元（IMU）来实现室内定位。本文对这种系统进行了建模和算法设计，并通过实验评估了其性能。研究结果表明，基于磁场的惯性导航系统在室内定位中具有很大的潜力。

原文链接：

2、研究思路

我们的研究思路是开发一种基于磁场辅助的惯性导航系统，用于室内定位。研究问题主要是在室内环境中，由于缺乏GPS信号，传统的惯性导航系统无法提供准确的位置和方向估计。为了解决这个问题，本研究利用磁场传感器和惯性测量单元（IMU）的数据，提出了一种新的算法来实现磁场辅助的惯性导航系统。

3、方法

在这项研究中，作者提

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最新综述！基于相机、LiDAR和IMU的多传感器融合SLAM 2023-12-11 11:47

1、导读

近年来，同步定位与建图（SLAM）技术在自动驾驶、智能机器人、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等领域得到广泛应用。使用最流行的三种类型传感器（例如视觉传感器、LiDAR传感器和 IMU）的多传感器融合在SLAM中变得无处不在，部分原因是互补的传感能力和不可避免的缺陷（例如低精度和长距离测量）。独立传感器在具有挑战性的环境中的术语漂移）。在本文中，我们全面调查了该领域的研究工作，并努力对相关工作提供简洁而完整的回顾。首先，简要介绍了SLAM中状态估计器的构成。其次，给出了不同多传感器融合算法的最新算法。然后我们分析与所审查的方法相关的缺陷并制定一些未来的研究考虑因素。本文可以认为是对新人的简要指南，也是经验丰富的研究人员和工程师探索新的有趣方向的综合参考。

原文链接：

2、状态估计器

卡尔曼滤

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3D目标检测综述（单目/双目/点云/多模态/半监督、全监督、自监督方向） 2023-12-10 10:22

1摘要

近年来，自动驾驶因其减轻驾驶员负担、提高行车安全的潜力而受到越来越多的关注。在现代自动驾驶系统中，感知系统是不可或缺的组成部分，旨在准确估计周围环境的状态，并为预测和规划提供可靠的观察结果。3D目标检测可以智能地预测自动驾驶车辆附近关键3D目标的位置、大小和类别，是感知系统的重要组成部分。本文回顾了应用于自动驾驶领域的3D目标检测的进展。首先，我们介绍了3D目标检测的背景并讨论了该任务中的一些挑战。 其次，我们从模型和传感器输入方面对3D目标检测的进展进行了全面调查，包括基于LiDAR、基于相机和多模态检测方法。我们还对每一类方法的潜力和挑战进行了深入分析。此外，我们系统地研究了3D目标检测在驾驶系统中的应用。最后，我们对3D目标检测方法进行了性能分析，并进一步总结了多年来的研究趋势，展望了该领域的未

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