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圖像處理

圖像處理
圖像處理
  • 機器視覺中不同波長的成像應用
    今天主要來說一說機器視覺鏡頭選擇和不同波長的成像應用。不同波長的光在使用同一個鏡頭的時候會產生不同的效果,這跟鏡頭的透光率和色差等有關。而不同波長的波段范圍成像主要應用也不太一樣,這在實際項目應用中具有重要參考意義,比如現在新冠肺炎疫情體溫檢測中應用非常廣的長波紅外(LWIR)成像,用于非接觸式溫度測量。 鏡頭 鏡頭在機器視覺系統生成的圖像質量中起著至關重要的作用,因為它們決定了相機傳感器上圖像的清晰度。 鏡頭可以...
    2023-02-06 17:34:26
  • 圖像處理算法——邊緣檢測
    圖像處理領域中涉及很多特征,角點特征,邊緣特征,形狀特征,紋理特征,顏色特征,直方圖統計特征等等(還有很多^_^)。這些特征有些是比較底層的特征,如角點特征,邊緣特征,顏色特征等,有些則是較為高層的特征,如形狀特征,紋理特征,直方圖統計特征。 這里我們主要談論底層特征中的邊緣特征,提取這些特征的手段叫作邊緣特征提取或叫作邊緣檢測。邊緣檢測常用的算子中分為一階檢測算子和二階檢測算子,這里提及的算子有些類似數學中的微分的概念(要有一定的數學基...
    2022-11-24 17:26:25
  • 機器視覺檢測圖像處理相關知識
    圖像處理具有以二維平面拍攝目標物的特長。因此可以廣泛應用于自動檢查,以代替目視檢測及目視檢查。 下面對構成圖像處理基礎的CCD(像素)和圖像處理的基礎知識進行講解。 關于攝像元件 CCD 數碼相機的構造與傳統的膠片式相機(模擬式)基本相同。所不同的是數碼相機中使用被稱為 CCD 的光電轉換元件代替膠片,圖像則作為數字信息采入。 CCD 即相當于模擬式相機的膠片,那么它又是如何將圖像轉...
    2022-11-22 17:02:47
  • 談如何提高檢測圖像處理速度
    機器視覺(Machine Vision)是人工智能領域中發展迅速的一個重要分支,目前正處于不斷突破、走向成熟的階段。 一般認為機器視覺“是通過光學裝置和非接觸傳感器自動地接受和處理一個真實場景的圖像,通過分析圖像獲得所需信息或用于控制機器運動的裝置”,即可以理解為是通過工業相機等圖像傳感器采集圖像信息,通過分析處理轉化的圖像信息繼而控制后續的自動化設備的流程動作。 可以看出智能圖像處理技術在機器視覺中占有舉足輕重的位置。 ...
    2022-11-21 17:04:15
  • 仿射變換和透視變換
    上面這副圖就是我們今天要處理的了,我們想把它從拍照視角變成鳥瞰圖,這是機器人導航中的常用手段,以便在該平面上進行規劃和導航。 這種變換常常用到透視變換,但我們今天在講解透視變換時,需要普及一下其他的變換,包括 平移 , 旋轉 , 錯切 , 放縮 ,以及 仿射變換 。 綜述 所有復雜的東西,都是由基本的組成的。所以我們需要先了解一下基礎的變換有哪些: 平移 我們對矩形(圖像)平移,需要怎么做? 對每一個像素點坐標平移。可以讓每一...
    2022-07-22 16:02:53
  • 基于機器視覺的表面缺陷檢測方法分析
    表面缺陷是工業產品生產中不可避免的問題,如果不及時發現處理,將會影響產品的外觀質量及性能,導致企業生產效益下降。現如今,基于機器視覺的表面檢測方法在很多現代化企業中得到了廣泛的應用,在文中將分析主流機器視覺檢測方法的優缺點,并指出現有機器視覺檢測技術存在的問題和對以后的發展趨勢做進一步的展望。 各種檢查方法的比較 基于機器視覺的缺陷檢測方法的比較如表1所示,包括各種方法的主流分類(檢測)模型、優缺點對比。 存在的問題 基于機器視覺的表面缺陷檢測技術在...
    2022-06-07 15:36:09
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