人類的眼睛并不像攝像機一樣，十分精準地捕捉這個世界。但因為其與大腦共同進化了上億年，人的眼睛是一個十分有效地器官。本文介紹了眼睛與攝像機的相似處和不同點，機器視覺是否會向著擬人化發展呢？
機器視覺， 作為人工智能一個重要的分支，現已成為當下炙手可熱的技術之一。 在制造業轉型升級、新興產業發展的過程中，中國市場釋放出驚人的機器視覺技術及產品需求，為本土機器視覺行業的成長提供了關鍵驅動力。 在工業領域應用中，機器視覺一般由工業光源、圖像采集單元、圖像處理單元、圖像處理軟件及網絡通訊裝置等構成。在自動化
經常聽到有人問3D視覺傳感器/3D激光視覺傳感器的精度是指什么？跟重復精度有什么區別？3D視覺傳感器/3D激光視覺傳感器線性度的定義？等，今天小編帶大家一次性搞懂這幾個定義！ X分辨率=視野寬度/點數 點與點之間沿著激光線方向的水平間距 取決于3D視覺傳感器沿著視野方向上對應的imager的像素個數 對寬度精度很重要 Z向線性度 以被測輸入量處
1969年，第一片CCD圖像傳感器在美國貝爾實驗室誕生，為工業視覺行業開啟了數碼圖像的大門。自此生活、生產的各個領域都開始與圖像和視覺連接。 機器視覺領域也開始發芽成長：從黑白到彩色、從低分辨率到高分辨率、從靜態圖像到動態影像。而今天我們做到讓機器理解現實的三維立體空間，并將立體圖像視覺呈現在眼前，而這也是行業內人士所
在生產流水線，從產品的識別、條碼識別、產品檢測、外觀尺寸/缺陷檢測以及到設備的定位，如機械手臂和傳動設備的定位，這都是機器視覺技術充分發揮本事的舞臺，機器視覺的使用范圍也非常的廣闊，從簡單的數字識別到生產線再到高級的人工智能等領域，真的讓人眼花繚亂。 圖像識別應用： 圖像識別，是運用機器視覺對圖象開展解決、剖析和
工業產品的表面缺陷對產品的美觀度、舒適度和使用性能等帶來不良影響，所以生產企業對產品的表面缺陷進行檢測以便及時發現并加以控制。 機器視覺的檢測方法可以很大程度上克服人工檢測方法的抽檢率低、準確性不高、實時性差、效率低、勞動強度大等弊端，在現代工業中得到越來越廣泛的研究和應用。 以機器視覺表面缺陷檢測為研究對象，
檢測是一個不可繞過的話題，只要存在產品，就存在檢測環節。往期文章中，小編對紅外檢測、CCD檢測技術等均有所介紹。為增進大家對檢測的認識，本文將對機器視覺檢測技術加以闡述，主要內容在于講述機器視覺檢測技術的分類。此外，文章中還將提及機器視覺技術的應用實例。如果你對檢測技術具有興趣，不妨繼續往下閱讀哦。 一、機器視覺
在產品生產制造領域，外觀尺寸檢測是非常重要的一個環節，一個產品到達消費者手中之前，從最初的材料、零部件，到最后的成品，可能經過了數百道不同的外觀尺寸檢測過程。外觀尺寸檢測需要高昂的人工成本，偏偏檢測效率和效果不一定能讓人滿意。因此，越來越多工廠開始使用視覺檢測設備來進行產品外觀尺寸檢測。 基于機器視覺檢測技術
機器視覺作為一個類別正在迅速發展。預計在未來六年中3D機器視覺市場的規模將增加一倍，而如今，該技術已成為大多數現代自動化解決方案的重要組成部分。 在制造環境中，有許多因素導致該技術的日益普及。首先，隨著制造商繼續努力解決勞動力短缺問題，總體上對自動化解決方案的需求已經增加。其次，成本已大大降低。當照相機、傳感器、
牛頓高明之處就在于他已經意識到了不同顏色的光具有不同的折射性能，只有拉長距離才能分解開不同折射角的光線。 為了證明色散現象不是由于棱鏡跟陽光的相互作用，也不是由于其它原因，而是由于不同顏色具有不同的折射性，牛頓又做了一個實驗。他拿三個棱鏡做實驗，三個棱鏡完全相同，只是放置方式不一樣，倘若分散是由于棱鏡的不平或
