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- 机器视觉适用的场景
- 机器视觉适用的场景主要是以下两类： （1）不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合； （2）在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉系统检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
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302020-11
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- 关于机器选型的几个建议
- 在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，要选择一个合适的光源。 光源选型基本要素： 对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。 亮度：当选择两种光源的时候，建议选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。一是，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即变大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响也很大。 鲁棒性：另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源，加大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性，这不利于后面的特征提取。 好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显，除了是摄像头能够拍摄到部件外，好的光源应该能够产生的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。光源选择好了，剩下来的工作就容易多了。具体的光源选取方法还在于试验的实践经验。
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302020-10
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- 2019年消费电子及半导体机器视觉市场规模将近30亿元（附图表）
- 中商情报网讯：在人工智能的发展中，机器视觉是十分重要的分支之一。机器视觉是一种基础功能性技术，是机器人自主行动的前提，能够实现计算机系统对于外界环境的观察、识别以及判断等功能。目前，中国的机器视觉行业正处于快速发展阶段，是世界机器视觉发展最活跃的地区之一。
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302020-04
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- 2020年，机器视觉行业会怎么样？
- 如果是人工操作的情况下，很容易出现疲劳，疲劳的情况下也很容易导致操作上的失误，保证不了数据的精确性。而使用机器视觉很好的解决了这一问题，可以保证工作质量的情况下，还能提高生产效率，实现生产自动化。
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302020-04
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- 机器视觉行业发展趋势的特点，你知道吗？
- 借助有利的国际发展环境和各种国内行业驱动因素，未来越来越多的企业将开发和应用机器视觉，我国机器视觉产业的发展将继续加速。那么行业发展趋势的特点是什么？
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302020-04
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- 机器视觉行业的现状和未来
- 实现“中国制造2025”，完成从制造大国向制造强国的转变，智能制造是主攻方向。在智能制造过程中，机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能。随着智能制造的愈演愈烈，市场对于机器视觉的需求也将逐渐增多。
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302020-04
