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發布時間:2021-06-22 04:18  
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機器視覺的阿喀琉斯之踵:據麻省理工《技術評論》報道,來自谷歌和OpenAI研究所的研究人員發現了機器視覺算法的一個弱點:機器視覺會被一些經過修改的圖像干擾,而人類可以很容易地發現這些圖像的修改之處機器視覺的應用主要有檢測和機器人視覺兩個方面:⒈ 檢測:又可分為高精度定量檢測(例如顯微照片的細胞分類、機械零部件的尺寸和位置測量)和不用量器的定性或半定量檢測(例如產品的外觀檢查、裝配線上的零部件識別定位、缺陷性檢測與裝配完全性檢測)。⒉機器人視覺:用于指引機器人在大范圍內的操作和行動,如從料斗送出的雜亂工件堆中揀取工件并按一定的方位放在傳輸帶或其他設備上(即料斗揀取問題)。至于小范圍內的操作和行動,還需要借助于觸覺傳感技術。此外還有:1自動光學檢查2人臉識別3無人駕駛汽車4產品質量等級分類5印刷品質量自動化檢測6文字識別7紋理識別8定位......等機器視覺圖像識別的應用。此外還有:1自動光學檢查2人臉識別3無人駕駛汽車4產品質量等級分類5印刷品質量自動化檢測6文字識別7紋理識別8定位。
⒈ 基于機器視覺的儀表板總成智能集成測試系統EQ140-Ⅱ汽車儀表板總成是中國某汽車公司生產的儀表產品,儀表板上安裝有速度里程表、水溫表、表、電流表、信號報等,其生產批量大,出廠前需要進行一次質量終檢。檢測項目包括:檢測速度表等五個儀表指針的指示誤差;檢測24個信號報和若干照明9燈是否損壞或漏裝。一般采用人工目測方法檢查,誤差大,可靠性差,不能滿足自動化生產的需要。國內大多機器視覺公司基本上是靠代理國外各種機器視覺品牌起家,隨著機器視覺的不斷應用,公司規模慢慢做大,技術上已經逐漸成熟。基于機器視覺的智能集成測試系統,改變了這種現狀,實現了對儀表板總成智能化、全自動、高精度、快速質量檢測,克服了人工檢測所造成的各種誤差,大大提高了檢測效率。整個系統分為四個部分:為儀表板提供模擬信號源的集成化多路標準信號源、具有圖像信息反饋定位的雙坐標CNC系統、攝像機圖像獲取系統和主從機平行處理系統。