視覺是人類強大的感知方式，它為人們提供了關于周圍環境的大量信息，使人們能有效地與周圍環境進行交互。據統計，人類從外界接收的各種信息中80％以上是通過視覺獲得的，人類有50％的大腦皮層參與視覺功能運轉。 關于視覺有很多有趣的發現，比如螳螂蝦的眼睛能探測到偏振光。人眼以及普通相機只能感受到光的強度信息而不能探測到光的偏振信息。澳大利亞昆士蘭大學的研究人員發現，螳螂蝦的復眼（見圖1-2）能探測到偏振光。根據生物醫學及光學方面的理論知識，生物組織特性與偏振信息有關，所以螳螂蝦的眼睛是能夠“診斷”出生物組織的
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機器視覺
空間內容納更多的功能。當這些系統在邊緣做出決策時，這往往十分有利。為了使這樣的系統成為可能，包括實現快速制作原型的能力，Teledyne FLIR 推出了 Quartet? TX2 嵌入式解決方案。這款定制的載板可輕松集成最多 4 個全帶寬 USB3 機器視覺相機。為了強調預裝了 Spinnaker SDK 的 Quartet 可以實現的功能，我們介紹了受 ITS（交通系統）啟發制作原型所采取的步驟，這個原型可以同時運行四個相似的應用，其中三個使用深度學習。具體如下：●? ?應用 1：
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Teledyne 機器視覺
艾邁斯歐司朗（AMS）與Luxonis建立新的合作伙伴關系。Luxonis為自動導引車（AGV）、機器人、無人機等提供3D感測解決方案，協助創建高質量3D地圖，用于物體偵測和避障等應用。該3D感測解決方案的核心組成部分包括紅外光源，采用了艾邁斯歐司朗的Belago 1.1紅外點陣投射器。Belago 1.1將VCSEL芯片、專有的光學系統、緊湊結實的封裝加以整合，非常適合于主動立體視覺（ASV）應用。艾邁斯歐司朗紅外點陣投射器Belago 1.1，為Luxonis新型機器人3D視覺系統點睛透過主動立體視覺
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AMS 紅外點陣投射器 Luxonis 3D視覺 機器視覺
目的：為探尋鋼軌表面傷損機器視覺檢測有效方法，驗證經典的5種邊緣檢測算法在鋼軌表面損傷檢測；方法：利用采集的帶扎傷鋼軌圖片，在MATLAB2016版本進行檢測實驗；結果：log檢測法、Canny檢測法存在錯檢，roberts檢測法、prewitt檢測法、sobe檢測法錯在漏檢；結論：經典的5種邊緣檢測算法在鋼軌表面損傷檢測無法達到工業級效果。
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機器視覺 邊緣檢測算法 鋼軌表面損傷 202112
在加工件位置發生移動的情況下，嘗試用機器視覺分析的技術來獲取均勻運動的被測物表面的細節信息。由于相機和被捕獲物體之間的相對運動，圖像可能會變得模糊。因此，在后續分析之前，必須通過消除運動引起的失真來恢復和還原圖像，從而可以以特定的算法來還原和識別原始圖像，以實現深層的研究目的。
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機器視覺 圖像復原 數據采集 202110
工業生產要實現自動化，必然離不開機器視覺的幫忙。RZ/A2M集成了瑞薩特有的DRP（動態可重新配置處理器）技術，擁有超高性能的圖形圖像處理能力。DRP在擁有硬件級別運算能力的同時，也能夠從軟件層面對運算邏輯進行實時修改，保證了靈活性的同時也擁有不俗的圖像處理能力。本文中，我們將重點介紹RZ/A2M在工業自動化領域應用的優勢，包括更高的圖像處理能力以及超低的功耗。【video】視頻中的機械臂之所以能夠如此靈活的識別并抓取目標物體，是因為有RZ/A2M獨有的DRP模塊對機器視覺的圖像處理過程進行加速。外接的顯
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機器視覺 DRP
隨著技術的進步和智能制造的發展，機器視覺在智能工廠的作用越來越重要。當我們以為工廠產線上還都是低技術的勞動者手動檢測產品外觀、印刷錯誤和產品標簽尺寸，每天996地在生產線上當螺絲釘。實際上，現代智能工廠生產線里已經在利用機器視覺方案，通過大量的信息識別、數據積累及處理判斷零部件質量是否合格，借此提高生產線的良率。據Frost ＆ Sullivan 預計到 2022 年，全球機器視覺設備市場規模將增長到 136.2 億美元，亞太地區將繼續成為全球最大的市場，因為行業加大了對質量檢驗的需求。研華某客戶為提高生
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研華 嵌入式工控機 智能工廠 機器視覺 工業自動化
1? ?機器視覺行業的全局快門圖像傳感器機會Teledyne e2v 是Teledyne Technologies 旗下公司，也是全球領先的高性能圖像解決方案供應商。Teledynee2v 針對機器視覺市場提供高性能圖像傳感器、定制化的攝像頭解決方案以及特定應用的標準產品。公司研發的全局快門圖像傳感器，由于其成像質量好、噪聲低、幀率高，并且集成了相應的處理功能，受到了客戶的廣泛歡迎。現在我們的產品應用于工業相機、智能掃碼、人臉識別、智能交通系統和工業人工智能等領域，統稱為機器視覺領域。
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202104 機器視覺
近日- RISC-V處理器IP供應商賽昉科技有限公司，發布全球首款基于RISC-V的人工智能視覺處理平臺——驚鴻7100。“驚鴻”一詞取自成語“驚鴻一瞥”，語義雙關：“驚鴻7100”的推出，不僅驚艷了世界，還以它優異的性能，造福于世界。該平臺是全球首款基于RISC-V集深度學習、圖像處理、語音識別、機器視覺為一體的多功能平臺，由賽昉科技獨立自主開發，可廣泛應用于自動駕駛、智能無人機、公共安全、交通管理、智能家電、視覺掃地機器人、工業機器人等智能應用領域。“驚鴻7100”的出現，標志著RISC-V在智能音視
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驚鴻7100 RISC-V指令集 深度學習 圖像處理 語音識別 機器視覺
2006 年 11 月任天堂推出新一代電玩主機「Wii」，同時搭配具有「重力傳感器（或稱線性加速度計）」的游戲桿，讓玩電動不再只有香菇頭和按鍵，而是可以透過揮動手把來體驗更仿真的運動類游戲，如網球、桌球等，從此開啟「體感游戲」新世代。 雖然后續有更多廠商加入，甚至加入了陀螺儀（或稱角加速度器）來偵測手把轉動角度、速度，還有利用地磁傳感器來感知玩家面對的方向使得體感游戲更加逼真，但玩家對于手上握著的那個手把仍感到有些累贅。 2010 年 11 月微軟為了挽救Xbox360 的銷售業績推出了「Kine
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為了提高檢查過程的效率和準確度，機器視覺在工業自動化和運輸領域的應用日益普遍。機器視覺可以理解和解釋檢查過程中獲得的圖像。機器視覺市場預計將在2020年有107億美元的市場規模，截至2025年將達到147億美元。研華EPC-C301嵌入式工控機搭載Intel?第八代 Core? i7 - 8665UE/i5-8365UE低功耗CPU，可為攝像頭、門控、讀卡器、鍵盤和收據打印機等外圍設備提供豐富的I/O接口。EPC-C301不僅擁有多達4LAN及4種擴展方式，它還具有170 x 118 x 70毫米（6.6
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智能識別的技術越來越隨處可見，悄然影響著我們的生產與生活，通過機器代替人眼來實現高效率、高精度、無疲勞的運作，尤其在一些不適合于人工作業的危險工作環境，或人工視覺難以滿足工藝、工程要求的場合，或大批量重復性生產的工業應用中，利用機器視覺提高生產效率，已經成為如今產業發展的大趨勢。機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷，一般機器視覺系統由：工業相機，光源，工控機，圖像分析軟件等構成。機器視覺不僅僅是去“看”，還需要對所看到信息進行理解，并協助機械系統和機器人自主去實現相關的功能和動作，最終實現智能化。技術
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機器視覺起源于上世紀50年代 —— Gilson提出了“光流”這一概念，并基于相關統計模型發展了逐像素的計算模式，標志著2D影像統計模式的發展。相對于人類視覺而言，機器視覺在量化程度、灰度分辨力、空間分辨力和觀測速 度等方面存在顯著優勢。其利用相機、鏡頭、光源和光源控制系統采集目標物體 數據，借助視覺控制系統、智能視覺軟件和數據算法庫進行圖形分析和處理，軟 硬系統相輔相成，為下游自動化、智能化制造行業賦予視覺能力。隨著深度學習、3D視覺技術、高精度成像技術和機器視覺互聯互通技術的發展，機器視覺性能優勢進一
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機器視覺
機器視覺是計算機視覺的一個分支，工業自動化領域中的視覺控制或視覺應用，主要指的是通過前端光學攝像頭，從采集到的數字化圖像中提取相關信息，進行分析處理之后，用于對生產線流程或質量的控制，以代替重復性人工操作。目前，機器視覺在工廠生產環節中的實際應用包括：對生產工件的完整性質量檢測、識別、分類、零件位置及方向、尺寸測量、讀碼識別追溯、表面/色差檢測、自動化流水線作業等等。可以說，機器視覺為流水產線、自動化設備安裝上了一雙“眼睛”，能夠提供全天候、高一致性、高可靠性的檢測結果，增添了工廠生產的智能化水平，因而也
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工業自動化 供應鏈 核心零部件 機器視覺 運控控制
文/李婷婷 來源：資本偵探（ID：deep_insights） 核 心 要 點 近幾年人工智能風口再起，實際上是技術發展、數據沉淀以及場景延展等多個因素，厚積薄發的結果。 人工智能商業化變現困難的根本原因，仍是底層研究的制約下難以規模化落地的現實。 新基建的加持，對于人工智能底層研究的投入、應用場景的拓展等將大有裨益。 能讓馬云、馬化騰、李彥宏等業界大佬共同看好的方向，除了人工智能，可能很難找到第二個。 在7月9日舉行的2020世界人工智能大會云
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人工智能 機器視覺 新基建
機器視覺介紹
機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是指通過機器視覺產品（即圖像攝取裝置，分 CMOS 和 CCD 兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號；圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。
機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業的危險 [
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