机器视觉系统之案例篇
机器视觉技术工程应用案例简介
自主研发的开放式数控系统（1）
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自主研发的开放式数控系统（2）
机器视觉应用往往与运动控制技术相关联，因此，现简单介绍一下我们自主研 发的开放式数控系统。
1. 开放式专用数控系统主要特点 （1）开放性：允许第三方做二次开发，订制特殊功能； （2）嵌入式：基于ARM或DSP，降低成本，增加可靠性； （3）运动控制：步进电机与伺服电机接口； （4）逻辑控制：PLC或MPC功能； （5）通信能力：有现场总线通信与以太网通信功能； （6）机器视觉信号接口：以太网口。 2. 开放式专用数控系统主要技术指标 （1）控制轴数：16轴，联动轴数：3轴； （2）直线插补、圆弧插补、螺旋线插补、NURBS插补、回零、急停等运动
该系统采用自主开发的智 能相机和数控子系统。
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检测系统的人机界面之一
计算机辅助图案设计系统（1）
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计算机辅助图案设计系统（2）
该系统用于绗缝设备和激光打标/切割设备的图案设计， 其主要功能有： 1. 图像采集：通过数字摄像头连续采集花纹图案的图像，再 通
过图像采集卡将图像传送到计算机内。 2. 摄像头参数设置与调整功能：用户可根据实际情况通过人 机
中； 6. 如果进料盒中的器件还未取完，就回到第一道工序重复上述的流程。 7. 进料盒取空或出料盒满的话，设备暂停，人工方式更换进料盒或出料
盒。
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高速卷簧机技术改造中的机器视觉应用（1）
测 试 工 作 现 场 的 图 片
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高速卷簧机技术改造中的机器视觉应用（2）
—推杆与送线轮运动特征测量
机器视觉弹簧机械性能自动检测系统 （1）
机器视觉坐标测量系统实用案例分享
机器视觉坐标测量系统实用案例分享机器视觉坐标测量系统实用案例分享机器视觉坐标测量系统是一种基于计算机视觉技术的测量系统，可以快速、精确地测量物体的位置和尺寸信息。
它在许多领域都有广泛的应用，比如工业制造、机器人导航、医疗影像等。
下面将以工业制造为例，介绍机器视觉坐标测量系统的实用案例。
步骤一：确定测量需求在工业制造过程中，往往需要对零部件进行尺寸和位置的测量。
比如，在汽车制造中，需要测量零件的直径、长度、高度等尺寸，以及零件之间的距离。
首先，需要确定具体的测量需求，包括测量的物体类型、测量的尺寸范围等。
步骤二：搭建机器视觉系统在确定测量需求后，需要搭建机器视觉系统。
该系统通常由摄像头、图像处理软件和数据处理器等组成。
摄像头用于拍摄待测物体的图像，图像处理软件用于分析图像并提取出需要的尺寸和位置信息，数据处理器用于处理测量结果并进行显示和存储。
步骤三：标定系统在使用机器视觉系统进行测量之前，需要对系统进行标定，以确保测量结果的准确性。
标定过程包括摄像头的内部参数标定和外部参数标定。
内部参数标定主要是确定摄像头的焦距、畸变等参数，外部参数标定主要是确定摄像头相对于待测物体的位置和姿态。
步骤四：采集图像在进行测量之前，需要采集待测物体的图像。
通常情况下，需要采集多个角度的图像，以确保测量的全面性和准确性。
采集图像时，应注意光照条件的一致性，以避免光照对测量结果的影响。
步骤五：图像处理和分析采集到图像后，需要通过图像处理软件对图像进行处理和分析。
图像处理包括图像去噪、边缘检测、形态学操作等，以提取出待测物体的轮廓信息。
然后，通过图像分析算法，可以计算出物体的尺寸和位置信息。
步骤六：测量结果的显示和处理测量结果可以通过数据处理器进行显示和处理。
通常情况下，可以将测量结果以数字、图形、报表等形式进行显示，方便操作员进行判断和决策。
同时，还可以将测量结果与设定的标准进行比较，以判断物体是否合格。
总结：机器视觉坐标测量系统在工业制造中具有广泛的应用前景。
列举1～2个机器视觉应用案例,并解释其工作原理。
机器视觉技术是一种能够使机器“看”的技术，通过摄像头、图像处理器和相关的算法，使机器能够模拟人眼的功能，实现对物体、场景等视觉信息的感知和理解。
在众多领域中，机器视觉技术都得到了广泛的应用，本文将结合实际案例，介绍机器视觉技术在工业和医疗领域中的应用，并阐述其工作原理。
一、工业领域中的机器视觉应用案例1. 自动化生产线中的质量检测在工业生产中，产品质量的稳定性和一致性对于企业的生产效率和产品质量都至关重要。
传统的质量检测需要大量的人力和时间，而且不够准确，难以满足大规模工业生产需求。
机器视觉技术的应用，可以实现对产品表面、尺寸、外观等多个维度的快速检测，大大提高了检测效率和准确性。
具体工作原理是通过摄像头获取产品的图像信息，然后借助图像处理算法对图像进行分析和处理，最终实现对产品各项指标的检测和评估。
2. 无人驾驶车辆中的视觉感知技术无人驾驶汽车作为近年来智能交通领域的一项重要技术突破，其中的视觉感知技术是实现无人驾驶的重要一环。
通过激光雷达、摄像头等设备，无人驾驶汽车可以实时感知周围环境的图像信息，包括道路、交通标志、车辆、行人等，然后利用机器学习和深度学习算法对这些图像信息进行分析和理解，从而实现车辆的自主导航和智能决策。
这一技术的应用，将对未来交通、出行和城市规划等领域产生深远的影响。
二、医疗领域中的机器视觉应用案例1. 医学影像诊断在医学影像诊断领域，机器视觉技术发挥了巨大作用。
医学影像如CT、MRI等传统上需要医生凭借经验和专业知识进行诊断，费时费力且存在一定主观性，而引入机器视觉技术后，可以实现对医学影像的自动分析和诊断，辅助医生进行更准确、更快速的临床诊断。
其工作原理是通过机器学习算法对大量医学影像数据进行学习和训练，从而建立起对各种疾病、病变的自动识别和分析能力，大大提高了医学影像诊断的准确性和效率。
2. 手术辅助系统在微创手术和精准手术领域，机器视觉技术的应用也成为了一大亮点。
机器视觉系统应用案例
机器视觉系统应用案例
一、自动工具分拣
自动工具分拣是一种机器视觉系统应用案例，它的原理是利用机器视觉系统和图像处理技术实现工具的快速识别、定位和实现自动化分拣。
它主要是利用机器视觉的图像处理技术，可以快速识别每个工具，并根据工具的形状、尺寸、颜色等特征来进行分类，其可以非常快速准确地将不同类型的工具归类区分开来。
二、货物检测
三、机器人工程
机器人工程是一种觉系统应用案例，它通过对机器人的摄像头和可视化视觉传感器，实现了机器人的自主移动，即机器人可以自主探测和避免环境的障碍物，在路径规划中可以更快速地达到目的地，降低了机器人避障曲线的复杂程度，从而提升了机器人的运行效率和质量。
机器视觉的应用案例
机器视觉的应用案例机器视觉(Machine Vision)是一种利用计算机和摄像机等设备，模拟人类视觉系统进行图像识别和处理的技术。
随着人工智能技术的发展，机器视觉在各个领域得到了广泛的应用。
本文将介绍10个机器视觉的应用案例。
1. 工业品质检测：机器视觉在工业生产中广泛应用于产品品质检测。
例如，在汽车制造过程中，机器视觉可以对汽车零部件进行检测，如发动机零件的尺寸、表面瑕疵等进行检测，提高产品的质量和一致性。
2. 医学影像分析：机器视觉可以辅助医生进行医学影像的分析和诊断。
例如，在CT 扫描中，机器视觉可以自动识别和标记出疑似肿瘤的区域，帮助医生进行早期诊断和治疗。
3. 无人驾驶：无人驾驶汽车是机器视觉应用的一个热门领域。
机器视觉可以通过识别和分析道路标志、交通信号灯、行人等信息来实现自动驾驶，提高交通安全性和驾驶效率。
4. 农业智能化：机器视觉在农业领域的应用也越来越广泛。
例如，机器视觉可以识别和分类农作物的成熟度，自动进行采摘和分拣操作，提高农作物的产量和质量。
5. 安防监控：机器视觉可以用于安防监控系统，通过识别和跟踪人脸、车牌等信息，实现对潜在威胁的监测和预警，提高安全性和警戒效果。
6. 食品质量检测：机器视觉可以对食品进行质量检测，例如水果的瑕疵检测、肉类的新鲜度检测等。
通过机器视觉技术，可以快速、准确地检测食品的质量，提高食品加工和销售的安全性和可靠性。
7. 电子商务：机器视觉可以用于电子商务平台上的图像搜索和识别，例如通过拍照搜索相似的商品，或者扫描二维码进行商品信息的获取。
这种技术可以提高用户的购物体验和购买效率。
8. 智能交通：机器视觉可以用于智能交通系统，例如通过识别和分析车辆的行驶轨迹和速度，实现交通拥堵的预测和调度。
这些信息可以用于优化交通规划和资源分配，提高城市交通的效率和便利性。
9. 人机交互：机器视觉可以用于人机交互界面的设计，例如通过识别手势和表情，实现人与计算机之间的自然交互。
机器视觉系统之案例篇
在线检测系统与离线检测系统的视觉检测部分在功能上基 本相同，最主要的区别在于缺陷品的处理方法上。
机器视觉在印刷包装行业中的应用 离线检测系统：小张检品机
机器视觉在印刷包装行业中的应用 工作原理 由送纸飞达、纠偏机构、拍摄平台、废品处理 、收纸平台、点数机构组成。印品通过送纸飞达 和纠偏机构后，整齐的传送至拍摄平台的输送带 上，在传输带上方有一台高速彩色的线阵相机 (Dalsa)，实时拍摄印品图像，与设定的标准图像 进行比较，判断印品是否有缺陷，有缺陷的印品 在经过废品处理部分时被剔除到废品箱，合格的 印品被按顺序整齐的收到好品箱，达到预先设定 好的印品数量时，会自动送出。
中国大恒（集团）有限公司北京图像视觉技术分公司
机器视觉系统 —案例篇
主讲人：张勇
机器视觉在药用玻璃瓶检测 中的应用
机器视觉在药用玻璃瓶检测中的应用
在玻璃瓶生产过程中，会产生各种的缺 陷产品，给产品带来严重隐患，随着竞争日 益激烈，客户对玻璃瓶质量的要求越来越高 ，为了提高产品出厂质量，厂家现在靠人工 检查挑除废品。但人工检查速度慢，需要占 用大量的人力、物力资源和场地资源，而且 人眼极易出现疲劳和疏忽的情况。
机器视觉在印刷包装行业中的应用
适应产品 模切前的大张产品，如条包等
机器视觉在印刷包装行业中的应用
系统特点
小张检品机的特点 大幅面检测，最高检测幅宽高达1020mm，检测效 率更高； 高速检测，最高检测速度达8000大张/小时，大幅 节约人力成本
机器视觉在印刷包装行业中的应用 离线检测系统：复卷检品机
机器视觉在药用玻璃瓶检测中的应用
机器视觉在印刷包装行业中 的应用
机器视觉在印刷包装行业中的应用 在当今印刷行业，激烈的竞争使得用户对产 品质量要求越来越高，产品质量对于印刷企业的 生存扮演着至关重要的角色。印刷企业一般都采 用工人检测的方法，但是人眼长时间处于紧张状 态，容易产生疲劳，产品漏检和废品出厂的现象 时有发生，造成了用户对企业投诉率长期居高不 下，对企业声誉产生了不良影响；同时还需要大 量的人工，这样又增加了企业生产成本，降低了 企业竞争力。
汽车机械制造中的机器视觉与像处理案例分析的范文
汽车机械制造中的机器视觉与像处理案例分析的范文汽车机械制造中的机器视觉与图像处理案例分析随着科技的不断发展和进步，机器视觉与图像处理技术在汽车机械制造领域中发挥着重要的作用。
本文将通过对几个实际案例的分析，探讨机器视觉与图像处理在汽车机械制造中的应用以及对生产效率和品质的影响。
案例一：车辆外观质检系统在汽车制造过程中，外观质量是一个极其重要的指标。
传统的人工质检往往耗时耗力，并且难以做到精确和无误。
通过引入机器视觉与图像处理技术，可以实现对车辆外观的自动化质检。
图像处理系统通过对高分辨率图像进行分析，能够准确地检测出车身表面的瑕疵、划痕、漆面缺陷等问题，并及时进行处理和修复。
案例二：零部件装配检测系统汽车的零部件装配是一个复杂且关键的工序。
传统的装配检测通常依赖于人眼的判断和经验，容易产生误判和漏检。
而机器视觉与图像处理技术的引入，可以实现对零部件的自动化检测和装配。
通过对零部件图像进行分析和比对，系统能够检测和识别装配是否准确、零部件是否完好，并及时发出警报和纠正，确保装配质量和效率。
案例三：车辆内饰缺陷检测系统车辆内饰是影响用户体验和舒适度的重要因素之一。
然而，传统的内饰缺陷检测往往依赖于人工的视觉判断和操作，容易出现漏检和误判的情况。
机器视觉与图像处理技术的应用可以显著提高内饰缺陷检测的准确性和效率。
通过对内饰图像进行分析和比对，系统能够自动检测出缺陷如裂痕、褪色和破损等，并及时处理和修复，提高内饰质量和用户满意度。
案例四：自动驾驶辅助系统随着自动驾驶技术的逐渐成熟，机器视觉与图像处理技术成为实现自动驾驶的核心之一。
通过搭载各种传感器和摄像头，系统可以实时获取道路信息和周围环境，并进行图像处理和识别，以实现车辆自动驾驶和安全驾驶。
机器视觉与图像处理技术的应用可以使得车辆能够自动识别和避让障碍物、红绿灯和行人等，并做出相应的驾驶决策，大大提高了道路安全性和驾驶效率。
综上所述，机器视觉与图像处理技术在汽车机械制造领域中扮演着至关重要的角色。
机器视觉技术应用案例
机器视觉技术应用案例机器视觉技术是一门快速发展的跨学科领域，它通过计算机模拟人类视觉系统，使得计算机能够“看到”和“理解”图像或视频，并做出相应的决策与处理。
机器视觉技术在许多领域有着广泛的应用，本文将介绍几个机器视觉技术的应用案例。
一、自动驾驶自动驾驶是机器视觉技术的一个重要应用领域。
通过使用多个摄像头和传感器，车辆能够获取周围环境的图像和数据，并利用机器学习算法进行分析和判断，实现自动导航和驾驶。
例如，谷歌的无人驾驶汽车项目在道路上行驶时，就会利用摄像头识别交通信号灯、行人和其他车辆，从而做出相应的驾驶决策。
二、品质检测机器视觉技术在制造业中的应用非常广泛，其中品质检测是一个重要的应用领域。
传统的品质检测通常需要大量的人力，并且容易出现漏检和误检的问题。
而借助机器视觉技术，可以快速准确地对产品进行检测和分类。
例如，在电子产品制造过程中，利用机器视觉技术可以检测电路板上的焊点是否完好、元件是否正确安装等问题，从而提高产品的质量和可靠性。
三、医学影像分析机器视觉技术在医疗领域的应用也非常广泛。
医学影像分析是其中的一个重要应用领域。
通过对医学图像（如CT扫描、核磁共振等）进行分析，机器视觉技术可以帮助医生精确地诊断和治疗疾病。
例如，在肿瘤检测中，机器视觉技术可以自动识别和分割肿瘤区域，帮助医生制定更有效的治疗方案。
四、智能安防智能安防是机器视觉技术的另一个重要应用领域。
通过利用摄像头和图像识别算法，智能安防系统可以对监控区域进行实时监测和分析。
例如，在公共场所，智能安防系统可以识别可疑行为、检测异常事件，并及时发出警报。
这种技术不仅可以提高安全性，还可以减少人力投入和人为判断带来的误判。
五、虚拟现实虚拟现实技术的发展也离不开机器视觉技术的支持。
机器视觉技术可以实时跟踪用户的头部和手部动作，实现对虚拟环境的交互控制。
例如，利用机器视觉技术，可以通过手势控制游戏中的角色行动，或者在虚拟现实演播室中实现实时的角色交互。
说汽车机械制造中的机器视觉与像处理案例分析
说汽车机械制造中的机器视觉与像处理案例分析汽车机械制造中的机器视觉与图像处理案例分析在现代汽车制造中，机器视觉和图像处理技术发挥着重要的作用。
它们能够帮助汽车制造商实现自动化生产，提高生产效率和质量。
本文将分析几个汽车机械制造中应用机器视觉与图像处理的典型案例。
案例一：零部件检测在汽车生产的过程中，各种零部件的质量和精度要求非常高。
通过机器视觉系统可以实现对零部件的自动检测和分类。
以发动机曲轴为例，机器视觉系统可以检测曲轴的外形尺寸、表面缺陷等，判断曲轴是否符合质量要求。
通过高分辨率相机和图像处理算法，可以实时检测曲轴的形状，并进行自动分类和分拣。
这大大提高了生产线的效率和准确性。
案例二：焊接质量检测焊接是汽车制造中一个重要的工艺环节，焊接质量的好坏直接关系到汽车的安全性和可靠性。
机器视觉技术可以应用于焊接质量的在线检测。
通过高速相机和图像处理算法，可以实时监测焊缝的尺寸、焊缝的缺陷等。
通过对焊缝进行图像分析和比较，可以判断焊接质量是否符合标准要求。
并且，机器视觉系统可以进行智能化检测，能够自动检测并识别各种类型的焊缝以及焊接缺陷，提高了生产线的自动化程度。
案例三：质量控制在整个汽车制造过程中，质量控制是一个非常重要的环节。
机器视觉和图像处理技术可以应用于各个环节的质量控制。
以涂装过程为例，通过机器视觉系统可以对汽车车身进行全面的外观检测，包括涂层的光泽度、颜色的一致性等。
通过高分辨率相机和图像处理算法，可以实现对汽车车身的缺陷和瑕疵的检测，并进行自动分类和分拣。
这样可以大大提高涂装质量的一致性和可靠性。
综上所述，机器视觉和图像处理技术在汽车机械制造中有着广泛应用。
它们能够帮助汽车制造商实现自动化生产，提高生产效率和质量。
通过典型案例分析，我们可以看到机器视觉和图像处理技术在汽车制造中的重要作用。
相信随着技术的不断发展，它们在汽车制造领域的应用将会越来越广泛，为汽车行业的发展带来更多的机遇和挑战。
机器视觉系统之案例篇课件
系统配置
某电子元件制造企业需要检测电子元件表 面缺陷。
采用高分辨率相机和LED光源，搭配高性能 图像处理单元。
算法优化
实施效果
针对电子元件表面的特点，对预处理和特 征提取算法进行优化，提高检测准确率。
经过优化后的机器视觉系统，能够快速准 确地检测出电子元件表面的缺陷，提高了 生产效率和产品质量。
03
案例二：物体识别
物体识别的应用场景
生产线检测
在生产线中，机器视觉系统可以 对产品进行实时检测，识别出不 合格品或缺陷，提高生产效率和
产品质量。
物流分拣
在物流领域，机器视觉系统可以快 速识别物品的形状、大小、颜色等 信息，实现自动化分拣和分类。
安全监控
在公共安全领域，机器视觉系统可 以实时监测监控画面，自动识别异 常行为、人员和物品，提高安全防 范能力。
工作原理
通过图像采集设备获取原始图像信息，经过预处理进行噪声去除、对比度增强 等操作，提取出目标物体的特征信息，再利用分类器进行分类与识别，最终输 出结果。
02
案例一：表面检测
表面检测的应用场景
电子行业
检测电子元件表面缺陷 ，如划痕、污渍、气泡
等。
汽车行业
检测汽车零部件表面质 量，如刹车片、发动机
案例分析
应用场景
生产线上的零件检测。
算法选择
基于模板匹配的算法，快速识别不同 形状和大小的零件。
系统组成
高分辨率相机、图像处理单元、控制 单元等。
实现效果
系统能够准确快速地识别出零件是否 合格，并自动分拣出不合格品，提高 了生产效率和产品质量。
04
案例三：机器人导航
机器人导航的应用场景
工业自动化生产线
机器视觉应用的三个实例
机器视觉应用的三个实例嘿，朋友！想象一下，你走进一家现代化的工厂，里面没有工人在忙碌地检查产品质量，而是一排排“眼睛”在紧盯着生产线上的每一个环节。
这可不是科幻电影里的场景，而是机器视觉应用的神奇之处。
先来说说在汽车制造领域的应用吧。
你知道一辆汽车是由多少个零部件组成的吗？那可是成千上万啊！要是靠人工一个个去检查，那得累垮多少工人师傅。
这时候，机器视觉就大显身手啦！它就像一个不知疲倦的“超级质检员”，能够迅速而精准地检测出零部件的缺陷。
比如说，一个小小的螺丝有没有拧紧，一道细微的划痕是不是存在。
而且啊，它的速度简直快得惊人，眨眨眼的功夫，就能完成一堆零部件的检测。
这难道不比人工检测高效得多吗？再看看在物流行业，包裹们像一群调皮的孩子，在传送带上跑来跑去。
以前，得靠工人们眼睛盯着，手动分类，一天下来，眼睛累得都快睁不开了。
现在有了机器视觉，它就像一个聪明的“分拣小能手”，通过扫描包裹上的标签和形状，迅速判断出该往哪儿去。
工人们轻松了不少，包裹也能更快地到达咱们手中。
你说，这是不是很神奇？还有在农业领域，机器视觉也发挥着重要作用。
想象一下，在广袤的农田里，农民伯伯们不用再辛苦地一颗一颗检查农作物的生长情况。
机器视觉系统像一个贴心的“农田小卫士”，能够自动识别出哪些农作物生病了，哪些需要施肥浇水。
这不仅节省了大量的人力，还能让农作物得到更及时、更精准的照顾，从而提高产量。
你可能会想，机器视觉这么厉害，会不会抢走人们的工作呀？嘿，这可就想错啦！它其实是在帮助人们，让人们从那些繁琐、重复的工作中解放出来，去从事更有创造力、更有价值的事情。
总之，机器视觉的应用就像是给我们的生活和工作打开了一扇神奇的大门，让我们看到了更多的可能，带来了更多的便利和高效。
相信在未来，它还会在更多的领域展现出它的独特魅力，为我们创造更美好的世界！。
机器视觉应用的实例及原理
机器视觉应用的实例及原理1. 引言机器视觉（Computer Vision）是指让计算机像人类一样能够理解、解释和处理图像或视频的能力。
随着计算机技术的不断进步，机器视觉的应用越来越广泛，涵盖了许多领域，如工业自动化、智能驾驶、安防监控等。
本文将介绍几个常见的机器视觉应用案例，并分析其原理。
2. 人脸识别人脸识别是机器视觉应用中的一个重要方向。
它可以通过比较和匹配人脸的特征点，来实现对人脸的自动识别和验证。
人脸识别技术在各个领域都有广泛的应用，比如人脸解锁、考勤管理等。
2.1 原理人脸识别的原理可以简单概括为以下几个步骤：•人脸检测：通过使用人脸检测算法，可以从图像或视频中快速定位人脸的位置。
•特征提取：根据检测到的人脸区域，提取出一组与人脸特征相关的数据，比如面部轮廓、眼睛、嘴巴等。
•特征匹配：将提取到的人脸特征与事先存储的人脸特征进行比对，找到最佳匹配结果。
2.2 应用实例•人脸解锁：在手机、电脑等设备上，人脸识别可以实现快速的解锁功能，取代传统的密码、指纹等解锁方式。
•考勤管理：在企事业单位、学校等场所，通过人脸识别技术可以实现考勤管理的自动化，提高工作效率。
3. 目标检测目标检测是机器视觉应用中另一个重要的领域。
目标检测的任务是在给定的图像或视频中，找出并标记出感兴趣的目标物体。
目标检测广泛应用于智能监控、自动驾驶等领域。
3.1 原理目标检测的原理可以概括为以下几个步骤：•候选框生成：利用图像处理技术和机器学习算法，生成一系列候选框，可能包含目标物体。
•特征提取：对每个候选框提取一组与目标物体相关的特征，如形状、纹理、颜色等。
•分类与回归：将提取到的特征输入到分类器和回归器中，判断候选框是否包含目标物体，并进行框的微调。
3.2 应用实例•智能监控：目标检测技术可以用于智能监控系统中，实时识别并跟踪特定的目标物体，如人、车辆等。
•自动驾驶：目标检测在自动驾驶领域的应用十分重要，通过识别道路上的车辆、行人、信号灯等，帮助车辆做出相应的决策。
机器视觉系统之案例篇
2023-10-30•案例一：应用于工业生产的机器视觉系统•案例二：应用于医学影像分析的目录机器视觉系统•案例三：应用于自动驾驶的机器视觉系统•案例四：应用于农业生产的机器视觉系统01案例一：应用于工业生产的机器视觉系统机器视觉系统的定义和功能工业生产中常见的机器视觉系统类型机器视觉系统在工业生产中的重要性工业生产中的机器视觉系统介绍•案例一：检测工业产品外观缺陷•应用场景：生产线上的产品检测•技术方案：采用图像处理和深度学习技术•实现效果：自动识别和分类产品缺陷，提高生产效率和产品质量•案例二：引导机器人进行自动化操作•应用场景：生产线上的自动化操作•技术方案：采用计算机视觉和深度学习技术•实现效果：自动识别和跟踪目标，实现精准操作，提高生产效率机器视觉系统在工业生产中的应用案例工业生产中机器视觉系统的优势与挑战•优势•提高生产效率和产品质量•降低人工成本和操作失误率•提高生产线的智能化和自动化水平•挑战•算法的准确性和稳定性•系统的可靠性和稳定性•数据的采集和处理02案例二：应用于医学影像分析的机器视觉系统机器视觉系统在医学影像分析中的定义机器视觉系统是一种利用计算机、图像传感器和深度学习技术对医学影像进行分析、理解和解释的系统。
医学影像分析中的机器视觉系统介绍医学影像的特点医学影像包括X光片、CT扫描、MRI等，这些图像具有高维度、高噪声、复杂纹理等特点，需要专业的医学知识进行解读和分析。
机器视觉系统在医学影像分析中的流程机器视觉系统首先对医学影像进行预处理，包括去噪、增强等操作，然后通过特征提取和模型训练，对影像进行分类、定位和定量分析。
案例一：肺癌检测应用背景：肺癌是全球最常见的恶性肿瘤之一，早期诊断和治疗对提高患者生存率具有重要意义。
应用方法：机器视觉系统通过对CT扫描等医学影像进行分析，自动检测出肺部结节等异常组织，提高医生的诊断准确性和效率。
案例二：脑部疾病诊断应用背景：脑部疾病如阿尔茨海默病、脑梗等严重影响着人类的健康和生活质量。
机器视觉生活项目案例
机器视觉生活项目案例一、超市自助收银的“火眼金睛”你有没有想过，在超市自助收银的时候，那些机器是怎么知道你拿了啥的呢？这就多亏了机器视觉啦。
就像我上次去超市，我拿了个苹果放在自助收银台上。
那机器上面的摄像头就像一个超级侦探，它能快速识别出这是个苹果，还能算出价格。
你看，它是怎么做到的呢？其实啊，它的系统里存了好多苹果的图像数据。
这个摄像头会从各个角度给我的苹果拍照，然后和它数据库里的苹果图像进行对比。
就像是在一堆照片里找相似的脸一样。
而且啊，它还能判断苹果的大小、新鲜度等，这样就能准确算出该收多少钱啦。
要是有人想偷偷把标签换了或者拿个别的东西假装是便宜的商品，哼，那可逃不过机器视觉的眼睛，它会立马发出警报，就像一个忠诚的超市小卫士。
二、停车场的智能车牌识别助手。
每次开车进停车场的时候，我都觉得那个车牌识别系统特别神奇。
你车刚到门口，栏杆就自动抬起来了，感觉像是在欢迎你呢。
这背后就是机器视觉在发挥魔力。
那些安装在停车场入口和出口的摄像头，就像两个特别聪明的小眼睛。
当你的车开过来的时候，摄像头会快速地拍下你的车牌照片。
然后，它就开始对这个照片进行分析，识别出车牌上的字母和数字。
它可不是瞎猜的哦，它是根据一套很复杂的算法来识别的。
比如说我的车牌是“京A12345”，这个摄像头拍下来后，会把这个图像分解成很多小部分，然后逐一分析每个部分是啥字母或者数字。
而且，不管是白天大太阳，还是晚上黑乎乎的，它都能准确识别。
这样，停车场的管理系统就知道是哪辆车进来或者出去了，然后根据停车时间算出费用。
有了这个机器视觉系统，停车场就变得超级智能，不用人工去记车牌，也不用等很久才能进出啦。
三、智能家居中的“视觉管家”我朋友家里有一套超酷的智能家居系统，里面的机器视觉应用简直让我大开眼界。
他家有个智能摄像头，这个摄像头可不仅仅是用来看看家里有没有小偷这么简单。
有一次我去他家玩，我一进门，家里的灯就自动亮了起来，音乐也开始播放我最喜欢的歌曲。
机器视觉应用案例及原理
机器视觉应用案例及原理
嘿，你知道吗，机器视觉的世界那可真是太神奇了！比如说在工业生产上，就像一个超级侦探一样，能快速又精准地检测产品有没有缺陷。
就好比一个面包厂，机器视觉系统可以快速扫描每一个面包，看有没有烤焦或者形状不对的呀！
再说说在农业方面，哇塞，那简直就是农民伯伯的好帮手啊！它可以辨别出哪些果实是成熟的，哪些还需要再等等。
这就像我们在果园里摘果子，我们的眼睛能分辨出哪个果子好吃，机器视觉也能做到，是不是很厉害！
还有在交通领域呢，它就像是一个不知疲倦的交警。
可以识别车牌号码，监控交通流量。
你想啊，如果没有它，交警同志们得多辛苦呀！
那机器视觉到底是怎么做到这些的呢？其实啊，就像是我们的眼睛和大脑的结合。
它通过摄像头这些“眼睛”来收集信息，然后通过复杂的算法和程序这个“大脑”来分析处理这些信息。
这不就和我们看到东西然后思考判断一样嘛。
在医疗领域，机器视觉也大显身手。
它可以帮助医生更准确地诊断疾病呢，就好像是医生的另一双更加锐利的眼睛，能发现我们肉眼看不到的细微
之处。
比如在检测癌细胞的时候，机器视觉就能发挥巨大的作用。
“哎呀，要是没有机器视觉，那可怎么办呀！”
在我们的日常生活中，机器视觉也无处不在。
就像我们手机上的人脸识别解锁功能，多方便呀，一照脸，“哒”就解锁啦！想象一下如果没有这个，每次解锁还得输入密码，多麻烦呀！
我觉得呀，机器视觉真的是给我们的生活带来了巨大的改变和便利。
它让很多以前很难做到的事情变得简单，让我们的生活变得更加丰富多彩！真的是太牛啦！。
机器视觉简单应用实例
机器视觉简单应用实例一、物体识别物体识别是机器视觉的基本应用之一。
通过图像处理和计算机视觉技术，机器能够识别出不同的物体，并对其进行分类和识别。
例如，在生产线上的机器人可以通过机器视觉系统识别出不同的零件，并将其准确地抓取到指定的位置。
二、物体定位物体定位是机器视觉的另一个重要应用。
通过机器视觉系统，可以确定物体的位置、方向和姿态等信息。
例如，在智能制造领域，机器人可以通过机器视觉系统定位和抓取零件，并将其准确地放置到指定的位置。
三、物体测量物体测量是机器视觉的重要应用之一。
通过机器视觉系统，可以对物体的尺寸、形状、角度等信息进行测量和计算。
例如，在汽车制造领域，机器视觉系统可以用于测量车身的尺寸和形状，以确保其符合设计要求。
四、物体跟踪物体跟踪是机器视觉的另一个重要应用。
通过机器视觉系统，可以实时跟踪物体的运动轨迹和位置信息。
例如，在智能交通领域，机器视觉系统可以用于跟踪车辆的运动轨迹和速度等信息，以确保其符合交通规则。
五、图像增强图像增强是机器视觉的重要应用之一。
通过图像处理技术，可以对图像进行增强和优化，以提高图像的清晰度和可读性。
例如，在医疗影像领域，机器视觉系统可以用于增强医学影像的清晰度和对比度，从而提高诊断的准确性和效率。
六、图像分割图像分割是机器视觉的重要应用之一。
通过图像处理技术，可以将图像中的不同区域进行分割和分类。
例如，在人脸识别领域，机器视觉系统可以用于分割人脸的不同特征区域，从而实现对人脸的准确识别。
七、特征提取特征提取是机器视觉的重要应用之一。
通过计算机视觉技术，可以从图像中提取出有用的特征信息。
例如，在人脸识别领域，机器视觉系统可以用于提取人脸的特征信息，从而实现对人脸的准确识别。
八、机器翻译机器翻译是机器视觉的重要应用之一。
通过计算机视觉技术，可以将一种语言翻译成另一种语言。
例如，在医疗影像领域，机器视觉系统可以用于将医学影像中的文字信息翻译成中文或英文等其他语言。
机器视觉应用案例
机器视觉应用案例机器视觉技术是一种基于计算机视觉原理和图像处理技术的应用，通过模拟人类的视觉系统，实现对图像和视频的感知、分析和理解。
随着深度学习和大数据的发展，机器视觉在各个领域得到了广泛的应用。
本文将介绍几个机器视觉应用案例，展示其在不同领域的应用价值。
第一章交通监控机器视觉在交通监控领域有着广泛的应用。
通过使用摄像头或者传感器等设备，可以对道路上的交通情况进行实时监控和分析。
例如，交通摄像头可以监测车辆的数量、车速以及违规行为，如闯红灯、逆向行驶等。
这些数据可以用于优化城市交通管理，提高交通安全性，减少交通堵塞。
第二章工业生产机器视觉在工业生产中起到了关键作用。
通过使用视觉传感器和图像处理算法，可以对产品进行自动检测和分类。
例如，在电子制造业中，机器视觉可以用于检测电路板的焊接质量和组装错误。
在食品加工行业，机器视觉可以用于检测食品的形状、大小和颜色，确保产品质量和安全。
第三章医疗诊断机器视觉在医疗诊断中扮演着越来越重要的角色。
通过使用医学影像技术和机器学习算法，可以提高疾病的早期检测和诊断准确性。
例如，计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）可以生成高分辨率的医学图像，机器学习算法可以对这些图像进行自动分析和解读，帮助医生发现异常情况和疾病。
第四章零售行业机器视觉在零售行业中也有着广泛的应用。
通过使用摄像头和图像识别技术，可以对顾客行为和购买意向进行分析。
例如，某些商场可以通过机器视觉技术实时监测顾客的面部表情和行为，了解他们对不同产品的兴趣程度和满意度，以便进行精准的商品推荐和营销策略。
总结机器视觉技术在各个领域的应用案例层出不穷。
从交通监控到工业生产，从医疗诊断到零售行业，机器视觉为我们带来了更高效、更准确和更智能的解决方案。
随着技术的不断发展和创新，相信机器视觉将在未来的发展中发挥更加重要的作用，为人们的生活和工作带来更大的改变。
计算机技术中的机器视觉技术应用案例
计算机技术中的机器视觉技术应用案例机器视觉技术是计算机视觉领域的核心技术之一，它旨在使计算机系统能够感知、理解和解释图像和视频中的视觉信息。
通过使用计算机视觉技术，计算机系统可以实现人类类似的视觉功能，如图像识别、目标跟踪、运动分析等。
在各个领域中，机器视觉技术的应用越来越广泛，极大地改变了我们的生活和工作方式。
以下是一些机器视觉技术在不同领域中的应用案例：1. 工业制造在工业制造领域中，机器视觉技术被广泛用于质量控制和自动化生产线。
例如，机器视觉系统可以通过对产品进行图像分析，及时检测和识别产品表面的缺陷、裂痕或其他质量问题。
此外，机器视觉系统还可以对零件进行检测、排序和装配，实现生产线的自动化。
2. 医疗诊断机器视觉技术在医疗领域中的应用也越来越广泛。
计算机视觉系统可以帮助医生进行疾病诊断和治疗。
例如，眼底图像分析技术可以帮助眼科医生检测和诊断眼部疾病，如青光眼、白内障等。
此外，机器视觉系统还可以对X射线、核磁共振等医学图像进行分析，辅助医生判断病情和制定治疗方案。
3. 安防监控机器视觉技术在安防领域中的应用广泛而重要。
通过使用计算机视觉系统，监控摄像头可以自动检测和识别异常行为，如入侵行为、盗窃或破坏等。
此外，机器视觉系统还可以进行人脸识别和车牌识别等任务，帮助警方追踪和捕捉犯罪分子。
4. 交通管理机器视觉技术在交通领域中的应用也非常重要。
例如，交通摄像头可以通过机器视觉技术实现车辆计数和车速监测，帮助交警部门管理道路交通。
此外，机器视觉系统可以进行交通信号灯的识别和控制，优化交通流量，提高交通效率。
5. 农业领域机器视觉技术在农业领域中也有广泛的应用。
通过使用机器视觉系统，农民可以实时监测农作物的生长状况，识别病虫害和杂草，并及时采取措施。
此外，机器视觉技术还可以对农产品进行分级和排序，提高农产品的品质和市场竞争力。
总结而言，机器视觉技术在计算机技术领域中的应用案例非常丰富多样，涵盖了工业制造、医疗诊断、安防监控、交通管理、农业领域等各个领域。
机器视觉技术的应用实践案例
机器视觉技术的应用实践案例机器视觉技术已经成为了现代工业和智能化生产的重要工具。
通过使用计算机视觉算法和图像处理技术，机器视觉可以实现从图像中提取有用信息的过程。
这些信息可以用于自动化工厂生产线、提高质量控制、商业应用、医疗保健以及环境监控等等领域。
今天，我将为大家讲述一些关于机器视觉技术应用实践案例。
一. 工业和制造业领域在工业和制造业领域，机器视觉技术被广泛应用于自动化生产线上。
通过机器视觉技术，可以精确检测商品生产的每个阶段的真实情况，这有助于工厂减少瑕疵产品的产生，并提供更好的产品质量。
此外，机器视觉可以通过检测生产速度和质量控制方面的问题，从而为工厂提供节省时间和成本的解决方案。
二. 医疗保健领域医疗领域中的机器视觉技术正在成为必不可少的工具。
在医疗过程中，机器视觉技术可以作为医生的辅助工具，帮助其更快更准确地诊断病症。
例如，在肺部扫描和癌症检测中，机器视觉技术可以帮助医生更好地检测肿瘤，并给出更准确的治疗方案。
三. 环境监控领域随着环境问题的日益严重，我们需要更多的工具来监测和控制环境污染。
在这方面，机器视觉技术的应用也可以发挥巨大的作用。
例如，在城市和工业环境中，机器视觉技术可以用于检测污染物的水平并确定不安全区域。
此外，机器视觉还可以用于海洋和水资源管理，以监测海洋生态系统的健康状况以及水源质量的变化。
四. 商业应用领域与此同时，在商业领域，机器视觉技术正在被广泛应用。
例如，通过出售机制视觉技术，商家可以更好地分析买家的行为和喜好。
此外，机器视觉还可以用于自助结账垫和虚拟商店，以增强客户体验和减少购物的耗时。
总之，机器视觉技术是一个在不同领域中应用广泛、功能强大的技术。
随着技术的不断提高和进步，我们相信机器视觉技术的应用会越来越广泛，带来更多的变革和创新。
机器视觉方面的改善案例
机器视觉方面的改善案例《机器视觉改善案例：开启新视界》嘿，你可知道机器视觉啊？这玩意儿就像是给机器装上了一双超级智能的眼睛呢！让我给你讲讲我身边的那些机器视觉改善的厉害案例吧。
就说我们厂子里的老李，他负责产品质量检测好多年了。
以前那叫一个苦啊，对着产品一项一项地检查，眼睛都快看花了。
有时候不小心就放过了一些小瑕疵的产品，被老板批了不少次呢，他心里可委屈了，简直像个被扎破的气球，瘪瘪的。
后来啊，厂里引进了机器视觉技术。
这机器视觉像是一位永不疲倦的严谨卫士。
那些产品在流水线上快速流动，就像跑步比赛的选手一样，而机器视觉能够瞬间捕捉产品的外观信息。
它会识别产品表面有没有划痕、有没有颜色不均匀，这就如同一只敏锐的老鹰，在高空就能精准发现地面上的小猎物。
这下可把老李高兴坏了啊，他就像久旱逢甘霖的庄稼人般笑开了花。
对着那机器直夸：“这玩意儿可真是帮了我大忙啦，比我这双老眼厉害多了。
”还有我朋友小张工作的物流公司。
以前货物分拣全靠人工，那可真是乱得像一锅粥。
员工们累得腰酸背痛，还老是出错。
有些包裹就跟调皮的孩子似的，被送错了地方。
可自从用上了机器视觉的分拣系统后，那就大大不一样喽。
这机器视觉系统就像一个超级智慧的交通警察，指挥着包裹去到正确的地方。
包裹传送带上，机器视觉快速识别包裹上的标签信息，不管包裹的形状有多怪异，包装的颜色多么花哨，它都能准确判断。
负责分拣的工人们现在轻松得很，还能时常聊聊天呢。
有人就说：“这机器视觉的引进，可不就是瞌睡送来了枕头吗？真舒坦。
”再瞧瞧农场那边的事儿。
以前果农摘水果，全凭经验呢。
有些青涩的果子没眼力见儿地被采下来，把果农气得跳脚，就像热锅上的蚂蚁般干着急。
现在呢，有了基于机器视觉的水果成熟度检测设备。
这设备就像一个经验老道的果农，能精准地分辨出哪些果子熟了，哪些还欠火候。
那精准度，就像百步穿杨的神箭手一样。
果农们再也不用担心果实采错先，个个都笑得合不拢嘴。
机器视觉的改善可真是不得了啊。
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2009-4-27
机器视觉在印刷包装行业中的应用
机器视觉在印刷包装行业中的应用
适用材料 可检缺陷
普通白卡纸、银卡纸、金卡 纸、素面镭射纸、塑料薄模、 透明半透明材料等。
色差、墨点、漏印、飞虫、 污垢、刀丝、头发丝、拉墨、 拉条、套印偏差等常见印刷 缺陷。
机器视觉在印刷包装行业中的应用
可变信息在线印刷质量检测系统可用于识读 设备的制造号、商品的序列号、生产日期、价格 等，编码的形式可以是阿拉伯数字、中英文字符、 一维条形码、二维条形码等。检测系统可以安装 在多种印码机上，也可以安装在其它生产线上。
机器视觉在印刷包装行业中的应用
机器视觉在印刷包装行业中的应用
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2009-4-27
机器视觉在智能交通领域中 的应用
机器视觉在智能交通领域中的应用
智能交通系统(ITS)，是指将先进的信 息技术、数据通讯传输技术、电子控制技术 、计算机处理技术等应用于交通运输行业从 而形成的一种信息化、智能化、社会化的新 型运输系统。
此电子警察系统采用JAI公司的 BB500GE相机。每个路口配有4只或8只 相机（根据车道的大小来定），并且配有 4个闪光灯（主要在晚上补光使用）。抓 拍车速适应范围：5km/h～150km/h。
机器视觉在印刷包装行业中的应用
在线检测和离线检测 Ø在线检测系统安装在胶印机、凹印机、柔印机、印码机 等印刷设备上，实时检测印刷质量。印品可以是单张纸， 也可以是卷筒纸。 Ø离线检测系统通常装在检品机或复卷机上。进行出厂前 检测，检品机通常具有分仓功能，根据检测结果将好、坏 品自动分配到不同的仓中。
2009-4-27
中国大恒（集团）有限公司北京图像视觉技术分公司
机器视觉系统 —案例篇
主讲人：张勇
机器视觉在药用玻璃瓶检测 中的应用
机器视觉在药用玻璃瓶检测中的应用
在玻璃瓶生产过程中，会产生各种的缺 陷产品，给产品带来严重隐患，随着竞争日 益激烈，客户对玻璃瓶质量的要求越来越高 ，为了提高产品出厂质量，厂家现在靠人工 检查挑除废品。但人工检查速度慢，需要占 用大量的人力、物力资源和场地资源，而且 人眼极易出现疲劳和疏忽的情况。
n触发采集模式 相机工作在触发模式，当雷达（地感线圈）监测 到超速车辆时，使用软触发，摄像机进行抓拍。 （如果为夜间，同时控制闪光灯闪光）。
机器视觉在智能交通领域中的应用
n数字高清摄像机
Ø大恒自产CCD系列：SV-1394，SV-Gige ØJAI：BB500GE
机器视觉在智能交通领域中的应用
机器视觉在智能交通领域中的应用
机器视觉在印刷包装行业中的应用
适应产品 各类标签、薄膜、烟包、药包等软包装。
机器视觉在印刷包装行业中的应用
系统特点
Ø高速检测，最高检测速度达200m/min，大幅节约人力 成本； Ø多幅宽选择，检测幅宽有350、650、1050、1250mm可 选，更适应客户检测需求；
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机器视觉在印刷包装行业中的应用
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机器视觉在印刷包装行业中的应用
在线印刷质量检测系统可配合卷凹机、胶印 机、柔印机、印码机等印刷设备。可实现印刷过 程中实时、100%质量检测，发现质量问题时系统 可实时报警，帮助操作员及时排除故障，防止连 续废品产生，大大降低废品率。该系统包括不变 信息（整幅印品表面信息固定）和可变信息（印 品表面包含各种号码、英文字符等变化信息）两 种系统类型。
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机器视觉在印刷包装行业中的应用
适应产品 模切前的大张产品，如条包等
2009-4-27
机器视觉在印刷包装行业中的应用
系统特点
Ø 小张检品机的特点 Ø 大幅面ห้องสมุดไป่ตู้测，最高检测幅宽高达1020mm，检测效 率更高； Ø 高速检测，最高检测速度达8000大张/小时，大幅 节约人力成本
机器视觉在印刷包装行业中的应用 离线检测系统：复卷检品机
机器视觉在印刷包装行业中的应用
适应产品 模切后的小张产品，如烟包、药包等
机器视觉在印刷包装行业中的应用
系统特点
Ø 全面检测，检测项涵盖所有印刷工艺，检测完毕即 可出厂。 Ø 高速检测，最高检测速度达4万张/小时，大幅节约 人力成本 Ø 可控质量标准，可针对不同印刷品、区域设置不同 检测精度，灵活控制质量标准。 Ø 快捷的数据查询，实时存储检测结果信息，便于统 计分类。 Ø 实时的缺陷显示，实时显示缺陷区域图像，及时发 现连续次品，调整印刷工艺。
机器视觉在印刷包装行业中的应用 离线检测系统：大张检品机
机器视觉在印刷包装行业中的应用
工作原理 由送纸飞达、定位机构、吸风滚筒、检测系统 、废品处理、收纸平台、纸张传送机构组成。印 品通过送纸飞达并且精确定位后被稳定地传送到 吸风辊筒上，检测系统使用高速线阵相机(Dalsa) 拍摄印品图像，通过视觉算法实时进行处理，与 标准检测模板对比后检测出合格品和不合格品， 合格品通过收纸排整齐地叠放在收纸台上，不合 格品也有序地落放在废品箱内
机器视觉在药用玻璃瓶检测中的应用
机器视觉在药用玻璃瓶检测中的应用
检测系统主要分为以下几个模块: Ø 图像采集模块 Ø 标准模板训练模块 Ø 产品检测模块 Ø 错误分类模块 Ø 显示模块
机器视觉在药用玻璃瓶检测中的应用
图像象采集模块
Ø根据产品规格不同动态调整图像放大比例; Ø根据现场环境动态设置相机参数; Ø根据产品到位信号外触发采集图像,适应现场 机速快慢变化.
机器视觉在药用玻璃瓶检测中的应用
主要检测指标:
Ø尺寸检测（包括瓶高、瓶身外径、瓶口外径、瓶口高 度等）； Ø瓶身外观缺陷（包括气泡、杂质、褶皱、横竖条纹、 粘连、结石、裂纹、刻痕、擦伤及明显的油脏、手印 等）； Ø瓶底缺陷从侧面可以拍摄到（包括瓶底凹凸不平、底 刺、偏底等）； Ø瓶肩部缺陷（包括斜肩、歪瓶、与瓶身类似的外观缺 陷等）； Ø瓶口部分的检测内容是除了检测瓶身外观上那些缺陷 类型外，还需要检测缺口、破口、圆口不齐等缺陷。
Ø单独利用一个工位对瓶口缺陷进行检测，为了更好地拍 摄瓶口缺陷，专门设计一个特殊的碗型灯光源，对瓶口进 行打光。
机器视觉在药用玻璃瓶检测中的应用
机器视觉在药用玻璃瓶检测中的应用
检测系统采用五台大恒自产140万1394接口 CCD数字相机，当玻璃瓶在传送带上运动通过时， 系统采用外触发方式在固定位置准确抓拍四个侧 面的图像和一个瓶口图像，然后把图像传输到两 台高性能处理器中进行处理和分析计算，其结果 汇总到一台服务器上进行统一控制和显示。
机器视觉在智能交通领域中的应用
机器视觉在智能交通领域中的应用
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机器视觉在智能交通领域中的应用
n主要组成部分
Ø摄像机（模拟、数字） Ø雷达或地感线圈 Ø工控机 Ø闪光灯 Ø其他(显示器、供电、云台等）
机器视觉在智能交通领域中的应用
n连续采集模式 相机工作在连续采集模式，当雷达（地感线圈） 监测到违章车辆时，保存视频图像 (如果为夜间 ，同时控制闪光灯闪光)。
检品机可检测的缺陷
所有检品机都可准确的检测出印刷过程中所产生 的飞墨、蹭脏、污垢、漏印、套印偏差、色差、刀丝、 裁切偏差等常见印刷缺陷。
2009-4-27
机器视觉在印刷包装行业中的应用
机器视觉在印刷包装行业中的应用
机器视觉在印刷包装行业中的应用
机器视觉在印刷包装行业中的应用
机器视觉在印刷包装行业中的应用 在线检测系统
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2009-4-27
机器视觉在药用玻璃瓶检测中的应用
检测系统需求分析:
Ø为了检测整个瓶身缺陷，选择四个相机从四个方向进行 检测，保证每个相机有效检测区域为90度；
Ø为了适应各种颜色瓶子检测，系统选用高亮度的背光源 从玻璃瓶背后打光方式；
Ø为了适应各种规格瓶子检测，系统选用可变焦镜头，实 现各个规格的瓶子都能占满整个视场；
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2009-4-27
机器视觉在药用玻璃瓶检测中的应用
标准模板训练模块
Ø提供友好方便的模板训练交互界面 Ø根据产品不同的检测区域和检测参数 Ø 根据瓶子形状特征，提供设置检测多边形区 域，使瓶子各个区域得到有效检测
机器视觉在药用玻璃瓶检测中的应用
产品检测模块
Ø 通过标准定位模块对瓶子进行定位，解决 瓶子由于传送带原因导致倾斜问题，提高检测 尺寸的精度；
机器视觉在智能交通领域中的应用
视频闯红灯车辆抓拍系统(俗称电子 警察）是以摄像机为拍摄部件，针对机动 车闯红灯违法行为进行图片取证的系统产 品。前端采用地感线圈感应和红灯信号触 发，并附带测速功能。抓拍图片存于本地 工控机，可通过有线/无线网络自动传输到 指挥中心。
机器视觉在智能交通领域中的应用
Ø流动电子警察（车载或手持）（数字高清） Ø高速卡口（数字高清） Ø治安卡口（数字高清） Ø十字路口电子警察（主要是模拟相机）
Ø 通过预处理调整瓶子整体亮度，得到实际处 理区域；
Ø 对实际区域处理,消除干扰，得到错误区域， 并对错误进行分类。
机器视觉在药用玻璃瓶检测中的应用
错误分类模块
Ø 根据缺陷形状特征和产生部位判断缺陷类型 Ø 对于一些分的不太明显的缺陷，如小结石、 黑点等用户可以根据数据库中图像数据人为设 置,系统利用神经网络自动学习错误特征,在后 续检测中自动归类
机器视觉在药用玻璃瓶检测中的应用
Ø提高检测精度,统一检测标准,消除人工检 测的个体差异； Ø 提高检测速度,实现产品全方位实时检测； Ø 一次投入,平均成本远小于人工成本； Ø 对数据进行汇总分析,便于前端工序查找 问题,为后续工序提供建议。
机器视觉在药用玻璃瓶检测中的应用
主要功能需求:
检测系统针对药用玻璃瓶的缺陷检测，包括白色瓶、棕 色瓶及有刻度的瓶子等，如下图所示；检测瓶子高度范 围在15-150mm，检测速度要求0-280个/分钟
在线检测系统与离线检测系统的视觉检测部分在功能上基 本相同，最主要的区别在于缺陷品的处理方法上。