銅陵視覺引導圖片來電咨詢,蘇州格拉尼視覺科技

鏡頭

　　FOV（Field Of Vision）=所需分辨率*亞象素*相機尺寸/PRTM（零件測量公差比）鏡頭選擇應注意：①焦距②目標高度 ③影像高度 ④放大倍數 ⑤影像至目標的距離 ⑥中心點 /節點 ⑦畸變

　　相機

　　按照不同標準可分為：標準分辨率數字相機和模擬相機等。要根據不同的實際應用場合選不同的相機和高分辨率相機：線掃描CCD和面陣CCD；單色相機和彩色相機。

隨著科技日新月異的發展，機器視覺慢慢的被人所熟悉，那么今天我們來討論下用工業相機和分析軟件作為主體組成的機器視覺檢測系統是否能取代人工目視檢測？如果能，你認為可應用的范圍有哪些？如果不能，你認為缺少什么條件，難度在哪里？

   觀點一：

   替代？只能說可以替代一部份吧，目前中小型企業生存空間有限，自動化升級需要資金、人才，由于各種局限性，不愿意投入大量資金，所以機器視覺檢測還是在實力雄厚的大型企業里才會出現。 目前人工成本，企業也在高成本運營，資金壓力大，除非是必須要買，不然都將就著過著。

在應用中，往往是給定一些具體的缺陷模式，使用機器視覺來識別它們到底有沒有發生。但經常遇到的情況是，許多明顯的缺陷，因為之前沒有發生過，或者發生的模式過分多樣，而被漏檢。如果換做是人，雖然在操作流程文件中沒讓他去檢測這個缺陷，但是他會注意到，從而有較大幾率抓住它。

  當前有許多智能相機供應商，也有許多分析軟件供應商，雖然各自發布的軟件算法各有特點，其實用起來真的差不多，功能非常雷同。但都是按照固定的模式和步驟去處理相機獲得的圖片，從圖片上去分析某個預期中的特征，從而給出判別結果，沒有一家有革命性的智能算法。

研究人員使用精密的儀器——眼動儀來跟蹤用戶的瀏覽習慣（他們在看什么，在某區域停留的時間以及如何在頁面上移動）即視線首先落在什么地方？那個設計元素在時間吸引了用戶的注意力？它們對于戰略目標上來講是很重要的東西嗎？或者用戶時間注意到的東西與他們的（或你的）目標是背道而馳的嗎？1、視覺引導遵循的是一條流暢的路徑，設計能順利地引導用戶在頁面上移動。（而不應該視線在各種各樣的元素之間跳來跳去，所有的元素試圖引起用戶的注意）2、有效“干擾”用戶的視線，為用戶提供有效選擇的、某種可能的“引導”，支持用戶試圖去完成它們的目標和任務