人类的眼睛并不像摄像机一样，十分精准地捕捉这个世界。但因为其与大脑共同进化了上亿年，人的眼睛是一个十分有效地器官。本文介绍了眼睛与摄像机的相似处和不同点，机器视觉是否会向着拟人化发展呢？
现在的3C市场， 俨然已是红海市场，而 随着 3C产品 使用率越来越高，人们 对质量与细节的感知敏感度 也 不断提升，更加注重品质感与体验感。 在此市场背景下，3C产业链上的厂商，对精密检测的需求更趋强烈与广泛，检测技术也愈发 高精密化 和自动化、智能化，以便 提升质量竞争力。 3C电子产品门类多， 检测需求复杂多样 3C电子产品的零部件，
新能源汽车 区别于传统车最核心的技术是三电，包括电驱动， 电池 ，电控。 下面详细讲解一下三电基础知识： 一、电池 电池是与化学、机械工业、电子控制等相关的一个行业。电池的关键在电芯，电芯最重要的材料便是正负极、隔膜、电解液。正极材料广为熟知的有磷酸铁锂、钴酸锂、锰酸锂、三元、高镍三元。 动力电池是非常年轻的产品，1
在机器视觉系统中光源是关键组成部分之一，在机器视觉系统中具有十分重要的作用。 对于不同的检测对象，必须采用不同的照明方式才能突出被测对象的特征，有时可能需要采取几种方式的结合，而最佳的照明方法和光源的选择往往需要大量的试验才能找到。 机器视觉之前光源为视觉光源的一种，是指放置在待测物前方的光源，主要应用于检测反
在当今高度竞争的工业生产过程中,机械零件表面检测技术作为一种产品质量控制的重要手段, 被广泛地用于工业过程的质量控制。 而在机械加工自动化行业, 由于加工过程的刀具行程的变化、材料的本身特性、振动、刀具的损伤以及抛光处理不恰当等, 都会在机械加工零件表面形成凹痕、擦伤、外观变形、方向不正、不理想的反光特性等等缺陷。 解决
铸件在发动机制造中必不可少，发动机零部件中，铸件占比为 30% ~ 40%，铸件产品质量直接影响发动机产品的性能和质量。 铸件制造过程中存在许多不可控因素，铸造缺陷很难避免。目前检测铸件表面缺陷仍然以人工检查为主，由于铸件产量大、表面缺陷细微，人工检测存在质量差、效率低、成本高等缺点。 随着计算机和通信技术的快速发展，机器视
随着机器视觉技术的快速发展，传统很多需要人工来手动操作的工作，渐渐地被机器所替代。 传统方法做目标识别大多都是靠人工实现，从形状、颜色、长度、宽度、长宽比来确定被识别的目标是否符合标准，最终定义出一系列的规则来进行目标识别。这样的方法当然在一些简单的案例中已经应用的很好，唯一的缺点是随着被识别物体的变动，所有
1、引言 机器视觉的研究始于20世纪50年代二维图像的模式识别，它起初被设计用来代替人眼从事检测识别的工作，可以大大提高检测的工作效率以及降低人眼疲劳带来的检测结果的不一致性。机器视觉检测发展至今，在许多方面已经发展到可以完成人眼难以完成的工作，如高精度的测量以及对特定产品的高速分级，还有利用红外线、紫外线、X射线等
产品的外观缺陷直接影响着产品的质量问题，而在检测时，由于产品缺陷种类繁多且干扰因素众多，导致产品的外观缺陷检测一直是机器视觉检测中的难点。 外观缺陷检测的难点 外观缺陷检测的难点主要来自于产品本身以及检测仪器的选择，主要有以下几大类： 1）产品的多样性，经常使外观检测陷入困境； 2）产品的外观缺陷除了常见的划痕、杂质
在易拉罐罐盖的整个生产过程中，由于原材料的缺陷、设备的老化、员工的操作不当及其它因素的影响使得罐盖可能产生多种缺陷，其中常见的缺陷有压点、划痕、擦伤、油污、胶圈不匀、无胶、变形等。 在金属罐盖检测方面，利用机器视觉智能检测系统能够高速、准确的检测金属罐盖压点、划痕、擦伤和油污等缺陷，同时可以节省劳动力，降低成
