2022年9月27日
Halcon深度学习有哪些检测模块
摘要： 一．图像分类 IMAGE CLASSIFICATION ①．图像分类： 将图像分类至一组给定类别中的一个类别，例如：逐张图像区分柠檬和苹果，由于标注工作量较少，设置时间显著缩短，分类器可以极快地应用于新数据。 二．物体检测 OBJECT DETECTION ①．物体识别（轴平行矩形） 物体识别（轴平 阅读全文
posted @ 2022-09-27 21:16 视觉人机器视觉 阅读(89) 评论(0) 推荐(0)
选择工业相机的一般步骤是什么？
摘要： 第一步，首先需要知道系统精度要求和工业相机分辨率； 第二步，需要知道系统速度要求与工业相机成像速度； 第三步，需要将工业相机与图像采集卡一并考虑，因为这涉及到两者的匹配； 第四步，价格的比较。 阅读全文
posted @ 2022-09-27 21:04 视觉人机器视觉 阅读(26) 评论(0) 推荐(0)
线阵相机是如何定义的？
摘要： 线阵工业相机，机顾名思义是呈“线”状的。虽然也是二维图象，但极长，几 K 的长度，而宽度却只有几个象 素的而已。一般上只在两种情况下使用这种相机： 一、被测视野为细长的带状，多用于滚筒上检测的问题。 二、需要极大的视野或极高的精度。 阅读全文
posted @ 2022-09-27 21:01 视觉人机器视觉 阅读(86) 评论(0) 推荐(0)
康耐视智能相机Insight全部函数介绍
摘要： 一、视觉工具(提取并处理图像特征的函数)。 ID(读取并检验线性条码和 2D 符号的函数)。 ReadIDCode(Image, Fixture, Region, …) 读取并可选择检验一维和二维条码及符号体系中包含的字母数字串。返回一个带有解码字符串的 IDCode 结 构。 ValidateID 阅读全文
posted @ 2022-09-27 20:57 视觉人机器视觉 阅读(268) 评论(0) 推荐(0)
2022年9月25日
深度学习阿丘科技AIDI各模块使用场景
摘要： 检测模块：定位且对目标进行分类，小目标检测。适用于检测缺陷形状较为规格图片，可以对多种类型缺陷进行检测，例如变压器上的锡珠缺陷检测等。 快速检测模块：用于在图像中快速定位目标（粗定位）。无标签不能区别不同类型的缺陷。 分割模块：缺陷精细化分析，可以得到像素级精度。适用于检测缺陷形状较为复杂图片，比如 阅读全文
posted @ 2022-09-25 19:45 视觉人机器视觉 阅读(200) 评论(0) 推荐(0)
线阵相机与面阵相机的区别在哪里？
摘要： 线阵 CCD 工业相机主要应用于工业、医疗、科研与安全领域的图象处理。在机器视觉领域中，线阵工 业相机是一类特殊的视觉机器。与面阵工业相机相比，它的传感器只有一行感光元素，因此使高扫描频率和高分辨率成为可能。线阵工业相机的典型应用领域是检测连续的材料，例如金属、塑料、纸和纤维等。被检测的物体通常匀速 阅读全文
posted @ 2022-09-25 16:41 视觉人机器视觉 阅读(184) 评论(0) 推荐(0)
CCD 芯片与 CMOS 芯片的主要参数有哪些？
摘要： 在机器视觉中主要采用的两类光电传感芯片分别为 CCD 芯片和 CMOS 芯片，CCD 是 Charge Coupled Device(电荷耦合器件)的缩写，CMOS 是 Complementary Metal-Oxide-Semiconductor Transistor(互补金属氧化物半导体)的缩写 阅读全文
posted @ 2022-09-25 16:38 视觉人机器视觉 阅读(73) 评论(0) 推荐(0)
什么是智能工业相机？
摘要： 智能工业相机并不是一台简单的相机，而是一种高度集成化的微小型机器视觉系统。它将图像的采集、处理与通信功能集成于单一相机内，从而提供了具有多功能、模块化、高可靠性、易于实现的机器视觉解决方案。 智能工业相机一般由图像采集单元、图像处理单元、图像处理软件、网络通信装置等构成。由于应用了最新的 DSP、F 阅读全文
posted @ 2022-09-25 16:35 视觉人机器视觉 阅读(36) 评论(0) 推荐(0)
为什么要在机器视觉检测中使用线阵相机？
摘要： 1.线阵相机有更高的分辨率； 线阵相机每行像素一般为 1024，2048，4096，8012；而一般的面阵相机仅为 640，768，1280，大于 2048的面阵很少见。 2.线阵相机的采集速度更快； 不同型号的线阵相机采集速度从每秒 5000 行-60000 行不等，用户可以选择没几行或者每十几行 阅读全文
posted @ 2022-09-25 16:32 视觉人机器视觉 阅读(38) 评论(0) 推荐(0)
2022年9月24日
海康机器人visionmaster深度学习图像分类
摘要： 一：硬件环境： 深度学习模块训练运算量较大，依赖GPU进行加速，硬件需独立显卡支撑，目前训练只支持英伟达 核心显卡。显卡硬件配置越高，训练及预测耗时越短。 1，模型训练：  本地训练 a) 6G及以上显存 DL单字符识别训练实现显存自适应，能根据硬件配置自动分配训练 显存，从耗时等综合因素考虑推荐 阅读全文
posted @ 2022-09-24 03:07 视觉人机器视觉 阅读(281) 评论(0) 推荐(0)