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案例分享——視覺缺陷汽車齒輪檢測

如下圖所示，汽車齒輪缺陷檢測系統主要由三大模塊組成，分別為圖像采集模塊、運動模塊和控制模塊。圖像采集模塊由攝像頭和光源組成，完成齒輪端面和齒面圖像的采集，保證采集到的圖像能滿足算法缺陷檢測的要求。運動模塊由機械臂、吹氣裝置和齒輪傳送裝置組成。機械臂負責完成待檢測齒輪的上下料功能，吹氣裝置負責吹去齒輪表面的油污，使用傳送帶完成齒輪的傳送?？刂颇K由工控機組成，工控機中包含用于齒輪缺陷檢測的算法模型以及用于檢測的GPU顯卡設備。汽車齒輪缺陷視覺檢測流程如下圖...

2024-08-01 10:15:54
光學知識——什么是結構光成像？

結構光成像隨著我們文明的集體需求變得越來越復雜，過去的二維成像方法已經給我們對周圍世界的感知和理解造成了限制。我們生活在3D世界中，許多應用領域都可以從3D意識中受益。我們的“立體”眼睛和認知處理能力建立起我們的三維意識，但是提取三維信息并不是只能通過立體視覺。目前我們已經開發了幾種不同的3D方法并將其應用于機器視覺，其中一種迅速流行（和實用）的方法就是結構化光成像。結構化光成像使用特定的（通常是調制的）光圖案和2D成像相機來捕獲...

2024-07-30 10:30:34
工業相機標定相關知識整理

相機標定內參和外參在圖像測量過程以及機器視覺應用中，為確定空間物體表面某點的三維幾何位置與其在圖像中對應點之間的相互關系，必須建立相機成像的幾何模型，這些幾何模型參數就是相機參數。在大多數條件下這些參數必須通過實驗與計算才能得到，這個求解參數的過程就稱之為相機標定（或攝像機標定）。無論是在圖像測量或者機器視覺應用中，相機參數的標定都是非常關鍵的環節，其標定結果的精度及算法的穩定性直接影響相機工作產生結果的準確性，做好相機標定和提高標定精度是做好后續工作的...

2024-07-30 10:25:59
鏡頭光圈應用技巧

光圈人眼系統中有虹膜和瞳孔，瞳孔是允許光線通過的開口。相機鏡頭類似人眼系統，只是這個“虹膜”由金屬片制成，這些金屬片匯聚形成“瞳孔”，即光圈，其會影響相機拍攝的最終圖像。光圈越小，光線就越集中，景深（景深）就會越大，這與到達傳感器的光量成反比。因此，在嘗試獲得明亮且聚焦的圖像時，光圈起著重要作用。鏡頭的光圈是光線到達相機的開口。調整光圈意味著使鏡頭內由金屬刀片或葉片組成的開口更大或更小。光圈葉片數可能會有很大差異，如下圖所示。 ...

2024-07-27 10:07:36
機器視覺+深度學習，重塑工業檢測的智能視野

在智能制造的浪潮中，工業檢測作為確保產品質量和生產效率的關鍵環節，正經歷著一場由深度學習智能算法與機器視覺技術驅動的革命。機器視覺，作為人工智能的一個分支，賦予了機器“看”的能力。深度學習，則是機器視覺得以發揮最大效能的“智慧大腦”。現代工業利用“機器視覺+深度學習”，搭建了工業缺陷檢測系統，使得工業質檢在不斷優化和自我進化的路上中一路狂奔，即便面對新型產品或復雜檢測需求，也能迅速適應，實現更深層次的智能分析。無論是產品的微小瑕疵、顏色差異，還是...

2024-07-26 09:35:41
使用面陣相機進行傳送帶視頻流的拼接

背景在工業應用中，使用面陣相機識別傳送帶上的物體，當要識別的目標的最小包圍矩形（不是最小包圍旋轉矩形）小于相機視野時，可以進行后續處理。但是當要識別的目標很大，比如超長的物體，如果還使用面陣相機，有兩種辦法，一種是硬件改進，另一種是軟件改進。硬件改進就是在傳送帶運動方向均布多個面陣相機，通過同步觸發同時采集圖片，然后根據事先標定好的相機相對位置進行拼接。軟件改進需要對傳送帶上的視頻流進行處理，拼接出比較大的視野。解決方法一般在工業上會采...

2024-07-25 11:47:21