机器视觉产品与解决方案共60页文档
机器视觉解决方案
机器视觉解决方案
《机器视觉解决方案》
机器视觉是一种利用计算机和摄像头等设备对图像进行识别和分析的技术。
它通过模拟人类的视觉系统，可以识别和理解图像中的信息，广泛应用于各种领域，如工业自动化、医疗影像、安防监控等。
在各种应用场景下，机器视觉解决方案扮演着关键的角色。
在工业环境中，机器视觉解决方案可以用于产品质量检测、零件定位、包装识别等方面。
通过对生产线上的图像进行实时分析，可以及时发现问题并进行处理，提高生产效率和质量稳定性。
在医疗影像领域，机器视觉解决方案可以帮助医生对影像进行诊断和分析，辅助医疗决策，提高诊断准确性和效率。
在安防监控领域，机器视觉解决方案可以实现智能监控、行人识别、车辆追踪等功能，提高监控系统的智能化和效率。
在实际应用中，机器视觉解决方案需要集成各种硬件设备、图像处理算法、数据存储和传输等功能。
此外，还需要根据具体的应用场景进行定制化的开发和部署，以满足不同客户的需求。
因此，机器视觉解决方案通常由系统集成商和解决方案提供商提供，他们可以根据客户的具体需求进行定制化的开发和部署。
总的来说，机器视觉解决方案在各种领域都有着广泛的应用前景。
随着技术的不断进步和应用需求的不断增长，机器视觉解决方案将会得到更广泛的推广和应用。
机器视觉产品及解决方案
机器视觉产品及解决方案机器视觉是一种使用摄像机和计算机视觉算法来实现自动化的技术，可以用于检测、识别、跟踪和测量目标。
它已广泛应用于各种行业，例如制造业、农业、医疗、物流等，为企业提供了效率、安全和质量方面的优势。
以下是几种常见的机器视觉产品及解决方案：1.缺陷检测系统：该系统可用于生产线上的质量控制，检测产品表面的缺陷，如裂纹、瑕疵等。
它可以提高生产效率，减少人工检查成本，并确保产品质量达到标准。
2.目标识别系统：该系统可以识别和追踪特定的目标，如人脸、车辆、产品等。
它可以应用于安防监控、智能交通、机器人导航等领域，提供实时的目标位置信息。
3.3D视觉系统：该系统使用多个相机来获取三维空间中的信息，可以进行尺寸测量、形状分析和体积计算。
它可以应用于产品设计、反演工程、自动导航等领域，提供更精确的测量数据。
4.车辆识别系统：该系统可以对车辆进行自动识别和分类，包括车牌识别、车型识别等。
它可以应用于停车场管理、交通违法监管等领域，提高管理效率和安全性。
5.农业视觉系统：该系统可以用于农作物的精细管理，通过对植物生长状态、病虫害识别等进行监测，提供决策支持和数据分析，帮助农民提高产量和质量。
6.医疗影像分析系统：该系统可以对医学影像进行分析和诊断，如CT、MRI、超声等。
它可以辅助医生进行疾病诊断、手术规划等工作，提高诊断准确率和治疗效果。
以上只是机器视觉领域的一些常见产品及解决方案，随着技术的发展和需求的增加，还会有更多新的产品和解决方案出现。
机器视觉的应用领域还在不断拓展，未来将会在更多的行业中发挥重要的作用。
机器视觉检测解决方案
机器视觉检测解决方案机器视觉检测是一种利用计算机和视觉技术对图像和视频进行分析和处理的技术。
随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，机器视觉检测在各个领域得到了广泛的应用，例如工业自动化、智能交通、医疗诊断、农业等。
本文将介绍机器视觉检测的基本原理和常见的解决方案。
首先，机器视觉检测的基本原理是利用摄像机获取图像或视频，并通过图像处理算法对图像进行分析和识别。
其中，图像处理算法包括图像滤波、边缘检测、特征提取、目标检测等技术。
通过这些技术，机器可以实现对图像中的目标物体进行识别、跟踪和分析，从而实现各种应用场景下的自动化任务。
在工业自动化领域，机器视觉检测可以应用于产品质量检测、零件定位、物体计数等任务。
例如，利用机器视觉检测技术可以实现对产品表面缺陷的检测，提高产品质量的稳定性和一致性。
此外，还可以通过机器视觉检测技术实现对生产线上零件的定位和识别，从而实现自动化装配和加工。
在智能交通领域，机器视觉检测可以应用于交通监控、车辆识别、智能驾驶等任务。
例如，利用机器视觉检测技术可以实现对交通违法行为的监测和记录，提高交通管理的效率和准确性。
此外，还可以通过机器视觉检测技术实现对车辆的识别和跟踪，从而实现智能交通管理和车辆自动驾驶。
在医疗诊断领域，机器视觉检测可以应用于医学影像分析、疾病诊断、手术辅助等任务。
例如，利用机器视觉检测技术可以实现对医学影像的分割和特征提取，帮助医生进行疾病的诊断和治疗规划。
此外，还可以通过机器视觉检测技术实现对手术过程的实时监测和辅助，提高手术的安全性和精准度。
在农业领域，机器视觉检测可以应用于农作物生长监测、病虫害检测、果蔬分拣等任务。
例如，利用机器视觉检测技术可以实现对农作物生长状态的监测和分析，帮助农民进行精准的灌溉和施肥。
此外，还可以通过机器视觉检测技术实现对果蔬的外观和质量检测，提高农产品的品质和市场竞争力。
综上所述，机器视觉检测在各个领域都有着广泛的应用前景，通过不断创新和技术进步，相信机器视觉检测的解决方案会越来越多样化和智能化，为人们的生活和工作带来更多便利和效益。
机器视觉方案
机器视觉方案
一、引言
本方案旨在提供一套详尽的机器视觉系统设计，旨在提升自动化流程效率，确保检测精度，并遵循行业规范及法律法规。通过精确的需求分析与严谨的系统设计，本方案将为用户提供一个可靠、高效且易于维护的机器视觉解决方案。
二、项目背景与目标
随着智能制造的深入发展，机器视觉技术在质量控制、自动化装配、物流管理等领域的应用日益广泛。本项目旨在实现以下目标：
-控制与执行模块：根据分析结果，执行相应的控制指令；
-监控与管理模块：监控系统运行状态，提供用户操作界面。
2.硬件配置
-选用高性能工业相机，满足高速图像采集需求；
-配置高效处理器，确保图像处理的实时性；
-选择稳定的照明系统，保证图像质量；
-采用可靠的网络通信设备，确保数据传输的实时性与安全性。
3.软件设计
-系统集成：将各模块进行集成，确保系统稳定运行。
4.合规性保障
-遵循国家相关法律法规，确保技术应用合规；
-严格执行信息安全政策，保护用户隐私；
-采用成熟的技术方案，确保系统稳定可靠。
四、实施方案
1.项目启动：明确项目目标，组建项目团队，进行项目立项。
2.技术调研：深入了解机器视觉相关技术，选择合适的技术路线。
4.易于维护：系统应具备良好的模块化设计，便于日常维护与升级。
5.合规性：系统设计需符合工业生产安全标准及国家相关法律法规。
四、系统设计
1.总体架构
系统采用模块化设计，包括以下核心模块：
-图像采集模块：负责实时获取待检测对象的图像信息；
-图像处理与分析模块：对采集到的图像进行预处理、特征提取与模式识别；
-开发环境：选用成熟稳定的机器视觉开发平台；
-算法实现：采用先进的图像处理与识别算法，提高检测精度；
机器视觉检测解决方案
机器视觉检测解决方案
《机器视觉检测解决方案》
随着科技的发展，机器视觉检测技术在工业、医疗、交通等领域得到了广泛的应用。
然而，这项技术依然面临着一些挑战，如环境光线不稳定、目标物体姿态多变、复杂背景干扰等问题。
为了解决这些挑战，研究人员们提出了各种各样的机器视觉检测解决方案。
首先，针对环境光线不稳定的问题，研究人员们提出了基于深度学习的方法。
通过训练深度学习模型，可以使机器视觉系统具备一定的光线适应能力，从而提高检测的准确率和稳定性。
同时，一些新型传感器的应用也能有效地解决环境光线不稳定的问题。
其次，针对目标物体姿态多变的问题，研究人员们提出了基于三维重建的方法。
通过获取目标物体的三维信息，可以更加准确地识别和检测目标物体，从而提高机器视觉系统的稳定性和效率。
同时，一些先进的图像处理算法也能够对目标物体进行姿态估计，从而提高检测的准确度。
最后，针对复杂背景干扰的问题，研究人员们提出了基于多传感器融合的方法。
通过多传感器融合技术，可以使机器视觉系统具备更强的背景抑制能力，从而提高检测的可靠性和鲁棒性。
同时，一些先进的目标跟踪算法也能够在复杂背景下准确地跟踪目标物体，从而提高检测的效率。
总的来说，机器视觉检测技术在不断地发展和进步，各种解决方案也在不断涌现。
随着这些解决方案的应用，相信机器视觉检测技术能够更好地应对各种挑战，为人们的生活和工作带来更多的便利和帮助。
机器视觉检测系统完整解决方案以及开发流程
机器视觉检测系统完整解决方案以及开发流程目录机器视觉检测系统完整解决方案以及开发流程 (1)第一步是确定要求并确定是否可行 (1)计划 (2)方案设计 (2)系统开发 (4)整合 (5)第一步是确定要求并确定是否可行机器视觉一词可以想象是具有一组眼睛的计算机进行检测或检验行为。
为了开发机器视觉应用的完整解决方案，视觉工程师执行一系列通常分为五个类别的任务：计划，设计，构建，集成和验证。
计划对于许多视觉工程师來说，任何解决方案的第一步是确定每次检查的要求并确定是否可能。
需要考虑几个因素，如：•正在检查什么•所需检查次数•检查速度•机械设计限制•性能要求•时间和成本规划阶段进入设计阶段进行验证。
为了确保要求可以实现，原型完成。
如果视觉工程师认为检查是可以实现的，则可能不需要原型设计。
然而，验证总是有益的, 因为随后在解决方案中的更改将影响时间和成本。
方案设计根据检查要求，为每个视觉应用程序创建和测试初始视觉设计。
可以有儿个视觉站，都有不同的光学设置。
在设计视觉站时，每个摄像机，镜头和光线都需要考虑几个因素。
•相机规格•相机数量•相机类型■单色或彩色•解析度•帧速率•通讯协议•曝光/快门速度•获得•镜头规格•镜头类型•焦距•工作距离•间隔•视野•过滤•光圈•灯光规格•灯数•灯光类型•尺寸•颜色•距离零件•强度一旦确定了一些因素，就设置了一个视觉设计原型來捕获样本部分的图像。
必须通过在图像中具有适当的对比度來通过软件來检测主要特征。
该过程涉及调整光学设备。
图像由通常由分辨率定义的像素阵列组成。
机器视觉软件使用这些像素，以及预定的算法來定义图像中的零件的某些特征。
它遵循与面部识别软件相同的概念。
该软件搜索图像中的某些像素排列以识别脸部特征。
例如，眼睛周围的边缘会有较暗的像素，以及眼睛中心的暗像素。
该软件使用算法分析特征，并识别一张脸。
类似地，机器视觉软件遵循相同的概念。
这些算法由视觉工程师使用机器视觉软件开发。
机器视觉方案
机器视觉方案在当前科技飞速发展的时代，机器视觉作为一种先进的技术手段被广泛应用于各个领域。
机器视觉是一种模拟人类视觉的技术，通过计算机系统和相应的传感器，使机器能够感知和理解图像或视频，实现自动识别、检测和分析。
本文将探讨机器视觉的应用领域以及一些常见的机器视觉解决方案。
一、机器视觉的应用领域1. 工业领域：机器视觉在工业自动化中起到了重要的作用。
通过机器视觉系统，可以实现对生产线上产品的质量检测、缺陷检测和尺寸测量等关键环节的自动化控制，提高生产效率和质量。
2. 农业领域：机器视觉在农业领域的应用也日益广泛。
例如，通过机器视觉系统可以对农作物进行病虫害的识别和监测，并及时采取相应的防治措施，提高农作物的产量和质量。
3. 医疗领域：机器视觉在医疗领域的应用可以帮助医生进行疾病的早期诊断和治疗。
例如，通过机器视觉系统可以对医学影像进行分析和处理，辅助医生进行疾病的诊断和手术的规划。
4. 安防领域：机器视觉在安防领域的应用可以帮助实现对公共场所和私人住宅的监控和防护。
通过机器视觉系统可以对视频图像进行实时分析和识别，及时发现和报警异常情况。
二、常见的机器视觉解决方案1. 图像识别与分类：机器视觉中的最基本任务之一是图像识别和分类。
通过机器学习和深度学习算法，可以实现对图像中的特定目标或场景的自动识别和分类。
例如，通过训练一个卷积神经网络，可以实现对动物、物体、人物等图像的识别和分类。
2. 目标检测与跟踪：目标检测和跟踪是机器视觉中的核心问题之一。
通过机器学习和计算机视觉算法，可以实现对图像或视频中的目标的自动检测和跟踪。
例如，在自动驾驶领域，机器视觉系统可以实时检测和跟踪道路、车辆和行人等目标，从而实现自动驾驶功能。
3. 三维重建与建模：机器视觉可以通过多个图像或视频帧的分析和处理，实现对物体或场景的三维重建和建模。
例如，在工业设计领域，机器视觉系统可以对产品进行三维重建和建模，帮助设计师进行产品的优化和改进。
机器视觉检测解决方案
该企业目前面临以下挑战：
1.人工检测效率低，存在一定的漏检和误检率；
2.产品质量要求严格，现有检测手段难以满足高精度需求；
3.企业期望通过技术升级，提高生产自动化水平。
三、解决方案设计
1.系统架构设计
-图像采集子系统：负责实时采集生产线上产品的图像数据；
-图像处理与分析子系统：对采集到的图像进行预处理、特征提取、模式识别等分析；
-结合机器学习算法，提高检测准确率；
-实时统计检测结果，为生产管理提供数据支持。
（4）控制与输出
-与生产线控制系统对接，实现自动化控制；
-对不合格品进行分类或剔除，减少人工干预；
-实时监控检测设备运行状态，确保设备稳定可靠。
3.合法合规性
-确保方案符合我国相关法律法规和行业标准；
-选用具备合法生产许可和质量认证的设备；
本方案采用以下系统架构：
-图像采集模块：负责采集生产线上的产品图像；
-图像处理模块：对采集到的图像进行预处理、特征提取等操作；
-识别与判断模块：根据预设的判定标准，对图像进行处理和分析，判断产品是否合格；
-控制与输出模块：将检测结果输出至生产线，对不合格品进行分类或剔除。
2.技术路线
（1）图像采集
-采用高分辨率工业相机，确保图像清晰度；
二、项目背景
某企业主要从事精密电子零部件的生产制造，目前面临以下问题：
1.人工检测效率低下，且易受主观因素影响，导致漏检、误检现象频发；
2.现有检测设备无法满足高精度、高速度的生产要求；
3.企业希望提高生产自动化程度，降低人工成本。
为解决以上问题，企业决定引入机器视觉检测技术。
三、解决方案
1.系统架构
机器视觉解决方案
机器视觉解决方案机器视觉作为一门跨学科领域，近年来引起了广泛关注。
它利用计算机技术和图像处理技术，让机器具备了“看”的能力，从而实现了一系列应用，涉及多个领域，如工业自动化、医疗影像、交通监控等。
本文将重点探讨机器视觉的发展以及其在工业领域的应用。
首先，我们来谈谈机器视觉的发展。
机器视觉可以追溯到上世纪60年代，当时研究人员开始探索如何用计算机处理图像。
随着硬件技术和算法的不断进步，机器视觉开始逐渐成为一个独立的学科，并得到了广泛应用。
在工业领域，机器视觉的应用尤为突出。
一方面，机器视觉能够代替人工进行一些繁琐的工作，如零件检测、产品质量检验等。
这不仅提高了生产效率，还降低了人力成本。
另一方面，机器视觉还可以实现一些人工难以达到的功能，比如在高温环境下进行检测，或者对微小缺陷进行精确测量，从而提高产品的质量。
那么，机器视觉是如何实现这些应用的呢？主要包括三个步骤：图像采集、图像处理和决策输出。
首先，图像采集是机器视觉的基础，它通常通过摄像头、光源等设备进行。
然后，在图像处理步骤中，机器会对采集到的图像进行预处理，包括去噪、图像增强等操作，以提高图像的质量。
最后，机器会根据预设的算法进行决策，输出相应的结果。
这个算法可以通过机器学习、深度学习等方法来实现。
除了工业领域，机器视觉在医疗影像方面也有广泛的应用。
医疗影像是医生提供诊断和治疗方案的重要依据，而机器视觉可以辅助医生进行影像分析和诊断。
比如，机器视觉可以帮助医生检测肿瘤、识别病灶等，从而提高早期诊断和治疗的准确性。
此外，机器视觉还在交通监控中发挥着重要作用。
通过使用摄像头和图像处理技术，交通监控系统可以实时监测交通流量、识别车辆违法行为等。
这对于交通管理部门来说，能够提供重要的数据支持，并且提高交通安全性。
然而，在机器视觉应用中也面临着一些挑战。
首先是图像质量的问题。
图像质量的不稳定性会对机器的视觉准确性产生很大的影响。
其次是算法的选择和优化问题。
机器视觉产品及解决方案
机器视觉产品及解决方案什么是机器视觉机器视觉是一种利用摄像头和计算机算法实现对物体进行监控、分析、识别和定位的一种技术。
通过使用一系列的图像处理算法和数学模型，机器视觉可以对图像中的信息进行提取和分析，从而识别和定位出需要的物体。
机器视觉是在人工智能领域中的一种重要应用，目前得到了广泛的应用和发展。
机器视觉产品的分类根据应用场景和产品功能，机器视觉产品可以分为以下几种：工业检测机器视觉工业检测机器视觉是机器视觉技术在工业自动化领域中的应用。
通过使用高分辨率的工业摄像头和先进的图像处理算法，工业检测机器视觉可以对工业生产过程中的工件进行质量检测、缺陷检测、尺寸检测等，并且可以快速地进行数据分析和统计。
工业检测机器视觉的应用可以有效地提高工业自动化生产的效率和质量。
人脸识别机器视觉人脸识别机器视觉是机器视觉技术在安防领域中的应用。
通过使用高清晰度的摄像头和先进的人脸识别算法，人脸识别机器视觉可以对监控区域中的人脸进行识别和匹配。
人脸识别机器视觉技术可以广泛地应用于公共场所的安防监控、边境安全检查、考勤管理等领域。
自动驾驶机器视觉自动驾驶机器视觉是机器视觉技术在交通运输领域中的应用。
通过使用激光雷达、摄像头等传感器和高级驾驶辅助系统，自动驾驶机器视觉可以实现自动驾驶的功能。
自动驾驶机器视觉技术可以广泛地应用于城市公共交通、智能物流、物流园区、机场等领域。
机器视觉解决方案的开发机器视觉解决方案的开发需要进行以下几个步骤：图像采集和处理图像采集是机器视觉解决方案开发的第一步。
通过选用合适的摄像头和相应的光源，可以获取到高质量的图像。
图像处理是机器视觉解决方案的重要组成部分，通过使用合适的图像处理算法，可以对图像进行分析、筛选、提取和修补等，从而得到需要的图像信息。
常用的图像处理算法包括卷积神经网络、图像分割、边缘检测、形状匹配、目标追踪等。
数据分析和建模在图像处理完成后，需要进行数据分析和建模。
通过对图像信息进行有针对性的分析和建模，可以实现对物体的识别、定位和跟踪等。
机器视觉解决方案
机器视觉解决方案第1篇机器视觉解决方案一、项目背景随着工业4.0时代的到来，智能制造成为发展趋势。
机器视觉作为智能制造领域的关键技术，其在生产过程中的作用愈发重要。
为提高生产效率，降低成本，确保产品质量，我国众多企业正逐步引入机器视觉系统。
本方案旨在为某制造企业提供一套合法合规的机器视觉解决方案，以提高生产自动化水平，提升产品质量。
二、项目目标1. 提高生产效率，减少人力成本。
2. 提升产品检测精度，降低不良品率。
3. 确保生产过程合法合规，满足行业标准和要求。
4. 提升企业竞争力，助力企业发展。
三、解决方案1. 系统架构本方案采用模块化设计，主要包括以下部分：- 图像采集模块：负责采集生产过程中的图像数据。
- 图像处理模块：对采集到的图像进行预处理、特征提取等操作。
- 识别与判断模块：根据预设的算法模型，对图像进行处理，实现对目标物体的识别与判断。
- 控制与执行模块：根据识别结果，对生产设备进行控制，实现自动化生产。
2. 技术路线- 图像采集：采用高分辨率工业相机，确保图像质量。
- 图像处理：运用数字图像处理技术，对图像进行去噪、增强、分割等操作。
- 特征提取：结合实际需求，选取合适的特征提取算法，提取目标物体的特征。
- 识别与判断：采用深度学习等人工智能算法，实现对目标物体的精确识别。
- 控制与执行：通过工业以太网与生产设备进行通信，实现实时控制。
3. 合法合规性- 系统设计遵循我国相关法律法规，确保生产过程合法合规。
- 选用国内外知名品牌的设备，保证产品质量。
- 严格按照行业标准进行系统设计、开发、调试和验收，确保系统稳定可靠。
4. 人性化设计- 界面友好：系统界面简洁易用，便于操作人员进行监控和管理。
- 报警提示：设置多种报警功能，实时提醒操作人员处理异常情况。
- 数据统计：实时统计生产数据，便于企业进行生产管理。
四、项目实施与验收1. 项目实施：按照设计方案，分阶段进行系统开发、设备安装和调试。
机器视觉的实施方案
机器视觉的实施方案机器视觉是一种利用摄像头和计算机视觉算法来模拟和实现人类视觉的技术。
它可以帮助机器实现图像识别、目标检测、图像分割、三维重建等功能，被广泛应用于工业自动化、智能交通、医疗影像、军事领域等多个领域。
在实施机器视觉技术时，需要考虑到硬件设备、软件算法、数据采集等多个方面，下面将详细介绍机器视觉的实施方案。
一、硬件设备的选择。
在实施机器视觉技术时，首先需要选择合适的硬件设备。
摄像头是机器视觉系统的核心组成部分，需要根据实际应用场景选择合适的摄像头类型，如黑白摄像头、彩色摄像头、红外摄像头等。
此外，还需要考虑摄像头的分辨率、帧率、视场角等参数，以确保能够满足实际应用需求。
另外，还需要选择合适的光源设备，以确保图像质量和稳定性。
二、软件算法的开发。
软件算法是机器视觉系统的核心，直接影响着系统的性能和稳定性。
在实施机器视觉技术时，需要根据实际应用需求选择合适的算法，如图像处理算法、目标检测算法、图像识别算法等。
同时，还需要针对具体应用场景进行算法的优化和定制，以提高系统的准确性和实时性。
三、数据采集与标注。
数据是机器视觉系统训练和优化的基础，良好的数据采集和标注工作对于系统的性能至关重要。
在实施机器视觉技术时，需要考虑如何高效地采集和标注大量的数据，以支持系统的训练和测试工作。
同时，还需要关注数据的质量和多样性，以确保系统具有良好的泛化能力和适应性。
四、系统集成与调试。
在完成硬件设备的选择、软件算法的开发和数据的采集与标注后，需要对系统进行集成和调试工作。
这包括硬件设备的安装和连接、软件算法的部署和调优、数据的导入和验证等多个方面。
通过系统集成与调试工作，可以确保机器视觉系统能够稳定地运行并满足实际应用需求。
五、系统性能评估与优化。
最后，需要对实施的机器视觉系统进行性能评估与优化工作。
这包括对系统的准确性、实时性、稳定性等多个方面进行全面的评估，并针对评估结果进行系统的优化和改进工作，以不断提升系统的性能和可靠性。
好望机器视觉AI产品解决方案介绍
场景化人像签到
5万静态库，60万动态库
场景化人像签到
算力共享池，打造全通道智能随意拖
D10
D10
D10
SIU人脸识别
D10 5M 抓拍+特征提取
算力 共享池
D10
NVR800
D10
D10
华为
• 全通道智能，算力最高可达64T • 整体成本降低50%
业界
• 行业智能产品，调试复杂，性价比低 • 分销智能路数少，NVR设备数量增加
普惠AI：好用 易用 不贵
智享套餐A
NVR800-A02
1
D2150-10-I-P
D3050-10-I-P
4
D3250-10-I-P
200
元
优惠券
智享套餐B
NVR800-B04
1
D2150-10-I-P
D3050-10-I-P
4
D3250-10-I-P
400
元
优惠券
至尊套餐
NVR800-B04
1
D2150-10-SIU
智慧小区
智慧校园
智慧零售
北京S小区：高空抛物实时检测，有效杜绝不文明行为
“悬在城市上空的痛”，该如何解决？
第一百二十六条：建筑物或者其他设施以及建筑物上 的搁置物、权悬挂物发生倒塌、坠落造成他人损害的， 它的所有人或者管理人应当承担民事责任，但能证明 自己没有过错的除外。
——《中华人民共和国民法通则》
像素级物体检测，抛投轨迹实时显示
• 北京S小区已发现x起高空抛物事件 • 1分钟快速定位肇事楼层 • 有效减少高空抛物行为 • 贵州HGS小区即将规模部署XXX台
事后回溯
缺少实时性丨定位楼层难丨回查繁琐
机器视觉系统解决方案及市场分析
图像采集卡 光源 镜头
控制机构的IO、motion卡
有准备的机器视觉系统解决方案
——特色2：简单快速开发视觉专案
快速设定、简单使用 3步完成专案开发
步驟
步驟
步驟
執行任務
图像摄取設定 Vision工具选择 通訊与控制
专案执行
有准备的机器视觉系统解决方案
——特色3：强大的量测应用解决方案
测圆半径
• X光影像增強 • 紅外圖像病理分析
• 切割定位,Mark 標定 • 玻璃屏定位切割
• 瑕疵檢測 • 電路線圈零組件組裝
我们接触最多 的行业
未来市场趋势和应用需求
✓行业应用针对性的解决方案 ✓智慧型工厂解决方案（工业4.0） ✓灵活广泛的产品配置方案 ✓缩短开发周期 ✓模组化，易维护 ✓Robot Vision&Inspection
德国3.50% 中国8.10%
日本
9.50%
北美
61.30%
其他 15.90%
Source：Automated Imaging Association
北美 其他 日本 英国 德国 中国
➢2015年中国的机器视觉市场规模约为25亿人民币. ➢根据国际自动成像协会看法,未来数年中国的机器视觉增长速度不会低于10%~15%. ➢过去几年，中国正在采购大量自动化设备取代人工，以应对中国缺工现象 ➢自动化工厂纷纷选择提高自动化程度，换装高潮未来2-5年内到来，机器视觉产品应用
机器视觉系统解决方案
全球及中国机器视觉市场概况
2011-2018年全球机器视觉市场规模（亿美元）
60
50
50 40
28.9 31.3
34
36.7
39.7
机器视觉系统解决方案及市场分析
机器视觉市场概况 -当前机器视觉系统解决方案组成
机
器
应用软体
视
觉
系
统
解
决
方
案
机器视觉市场应用概况
目前机器视觉四大应用范畴
检测——污渍、刮痕、划痕（屏、机壳外盖，连接器） 识别——条码、二维码、OCR（包装、食品、制药等） 定位——引导机械手（贴合、LED设备、SMT设备、工厂自动化仓储） 量测——产品外观、尺寸（晶圆检测，汽车电子检测）
定位及位置纠偏。 ➢多种定位工具满足不同应用：Blob，匹配，直线交点，矩形中心，圆等 ➢快速搭建与主流机械手控制系统通讯
有准备的机器视觉系统解决方案
——特色:5：与外部系统的无缝通讯整合
视觉系统
内建的通讯协议模块
HMI
PLC
Robot controller
内建的控制脚本
➢快速实现视觉系统与外部各种PLC快速通讯 ➢快速自定义通信格式实现视觉系统与各种Robot通信。 ➢可靠的模块化设计，省去诊断通讯的烦恼 ➢不再需要高级语言就能达成与外部快速整合，摆脱代码束缚
项目需求：
1.塑胶射出前残料存在的程度检测 2.塑胶射完后品质检测（是否有残料）
解决方案系统架构
解决方案产品组成
➢工业电脑：1台 ➢智能相机：200W，1只；30W，1只 ➢光源及其控制器：环形光源，2只 ➢镜头：CCTV镜头，2只
动作流程
➢相机1视觉检测 ➢关模 ➢塑胶射出 ➢开模 ➢相机2视觉检测 ➢手臂取料 ➢相机1视觉检测（循环）
机器视觉系统解决方案
全球及中国机器视觉市场概况
2011-2018年全球机器视觉市场规模（亿美元）
60
50
50 40
机器视觉产品及解决方案,ppt
机器视觉产品及解决方案,ppt篇一：机器视觉产品研发方案机器视觉产品研发方案刘风光（开发部）2007．8．21目录第一章概论 (3)1.1 机器视觉技术的发展 (3)1.2 机器视觉原理及系统组成 (4)1.3 机器视觉系统的行业应用 (4)1.3 机器视觉系统的应用现状 (5)1.4 本文案章节安排 (5)第二章轴承生产线机器视觉检测技术方案 (6)2.1 轴承视觉检测系统概述 (6)2.2 轴承图像灰度转换及增强处理 (7)2.3 未插入连接器轴承的缺陷检测 (8)2.4 插入连接器轴承的缺陷检测 (13)2.5 轴承润滑油注入量的检测 (15)2.6 轴承视觉检测系统总结 (16)第三章智能交通车牌识别技术方案 (17)3.1 车辆牌照识别系统的发展及现状 (18)3.2 车牌识别系统工作原理与流程 (18)3.3 车牌定位算法的分析与设计 (19)3.4车牌字符分割算法设计 (25)3.5车牌字符识别算法设计 (27)3.6车牌识别系统方案总结 (32)第四章总结与展望 (33)参考文献 (35)第一章概述1.1机器视觉技术的发展机器视觉是指利用摄像机和计算机代替人类视觉对目标进行识别、跟踪和测量等。
它是一个相当新且发展十分迅速的研究领域，并已成为计算机科学的重要研究领域之一。
机器视觉是在20世纪50年代从统计模式识别开始的，当时的工作主要集中在二维图像分析和识别上。
20世纪60年代，Roberts(1965)通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述。
到了70年代，已经出现了一些视觉应用系统。
70年代中期，麻省理工学院(MIT)人工智能(AI)实验室正式开设“机器视觉”( Machine Vision)课程，由国际著名学者B．K．P．Horn教授讲授．同时，MIT AI 实验室吸引了国际上许多知名学者参与机器视觉的理论、算法、系统设计的研究，David Marr教授就是其中的一位．他于1973年应邀在MIT AI 实验室领导一个以博士生为主体的研究小组，1977年提出了不同于＂积木世界＂分析方法的计算视觉理论(computational vision)，该理论在80年代成为机器视觉研究领域中的一个十分重要的理论框架．1977年提出不同于“积木世界”分析方法的计算视觉理论(computational vision)。
机器视觉解决方案
机器视觉解决方案机器视觉是一种将摄像头和计算机视觉技术相结合的技术，能够使机器获取、处理、分析图像和视频数据，并通过算法来识别、理解和模拟人类视觉的过程。
机器视觉解决方案的应用非常广泛，包括工业自动化、医疗诊断、安防监控等领域。
在工业自动化领域，机器视觉可以用于产品检测和质量控制。
使用机器视觉系统可以快速准确地检测产品是否完整，是否存在缺陷，从而提高生产线的效率和产品质量。
例如，在电子制造业中，机器视觉可以通过检测印刷电路板上的元件位置和焊接质量来提高产品的可靠性。
在医疗诊断领域，机器视觉可以辅助医生进行疾病诊断和手术操作。
通过分析医学图像数据，机器视觉系统可以帮助医生准确定位肿瘤、血管等异常部位，并提供精确的测量数据。
此外，机器视觉还可以用于手术机器人系统，实现微创手术和远程手术等高级医疗操作。
在安防监控领域，机器视觉可以用于人脸识别、行为分析和物体跟踪等任务。
通过实时分析监控视频数据，机器视觉系统可以自动检测和识别犯罪嫌疑人、异常行为等，提高安防系统的响应速度和准确率。
此外，机器视觉还可以与其他技术结合使用，例如融合红外传感器和激光雷达等，提供更全面的安防解决方案。
除了以上应用外，机器视觉还可以用于智能交通、农业生产等领域。
在智能交通中，机器视觉可以用于车辆识别、交通流量监测和交通事故预警等任务，提高道路交通的安全和效率。
在农业生产中，机器视觉可以用于果实成熟度检测、病虫害识别和农作物采摘等任务，提高农业生产的质量和效益。
综上所述，机器视觉解决方案在各个领域都有广泛的应用。
随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，机器视觉的性能和效率将会进一步提升，为人们的生产生活带来更多便利和创新。