人类的眼睛并不像摄像机一样，十分精准地捕捉这个世界。但因为其与大脑共同进化了上亿年，人的眼睛是一个十分有效地器官。本文介绍了眼睛与摄像机的相似处和不同点，机器视觉是否会向着拟人化发展呢？
机器视觉， 作为人工智能一个重要的分支，现已成为当下炙手可热的技术之一。 在制造业转型升级、新兴产业发展的过程中，中国市场释放出惊人的机器视觉技术及产品需求，为本土机器视觉行业的成长提供了关键驱动力。 在工业领域应用中，机器视觉一般由工业光源、图像采集单元、图像处理单元、图像处理软件及网络通讯装置等构成。在自动化
经常听到有人问3D视觉传感器/3D激光视觉传感器的精度是指什么？跟重复精度有什么区别？3D视觉传感器/3D激光视觉传感器线性度的定义？等，今天小编带大家一次性搞懂这几个定义！ X分辨率=视野宽度/点数 点与点之间沿着激光线方向的水平间距 取决于3D视觉传感器沿着视野方向上对应的imager的像素个数 对宽度精度很重要 Z向线性度 以被测输入量处
1969年，第一片CCD图像传感器在美国贝尔实验室诞生，为工业视觉行业开启了数码图像的大门。自此生活、生产的各个领域都开始与图像和视觉连接。 机器视觉领域也开始发芽成长：从黑白到彩色、从低分辨率到高分辨率、从静态图像到动态影像。而今天我们做到让机器理解现实的三维立体空间，并将立体图像视觉呈现在眼前，而这也是行业内人士所
在生产流水线，从产品的识别、条码识别、产品检测、外观尺寸/缺陷检测以及到设备的定位，如机械手臂和传动设备的定位，这都是机器视觉技术充分发挥本事的舞台，机器视觉的使用范围也非常的广阔，从简单的数字识别到生产线再到高级的人工智能等领域，真的让人眼花缭乱。 图像识别应用： 图像识别，是运用机器视觉对图象开展解决、剖析和
工业产品的表面缺陷对产品的美观度、舒适度和使用性能等带来不良影响，所以生产企业对产品的表面缺陷进行检测以便及时发现并加以控制。 机器视觉的检测方法可以很大程度上克服人工检测方法的抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大等弊端，在现代工业中得到越来越广泛的研究和应用。 以机器视觉表面缺陷检测为研究对象，
检测是一个不可绕过的话题，只要存在产品，就存在检测环节。往期文章中，小编对红外检测、CCD检测技术等均有所介绍。为增进大家对检测的认识，本文将对机器视觉检测技术加以阐述，主要内容在于讲述机器视觉检测技术的分类。此外，文章中还将提及机器视觉技术的应用实例。如果你对检测技术具有兴趣，不妨继续往下阅读哦。 一、机器视觉
在产品生产制造领域，外观尺寸检测是非常重要的一个环节，一个产品到达消费者手中之前，从最初的材料、零部件，到最后的成品，可能经过了数百道不同的外观尺寸检测过程。外观尺寸检测需要高昂的人工成本，偏偏检测效率和效果不一定能让人满意。因此，越来越多工厂开始使用视觉检测设备来进行产品外观尺寸检测。 基于机器视觉检测技术
机器视觉作为一个类别正在迅速发展。预计在未来六年中3D机器视觉市场的规模将增加一倍，而如今，该技术已成为大多数现代自动化解决方案的重要组成部分。 在制造环境中，有许多因素导致该技术的日益普及。首先，随着制造商继续努力解决劳动力短缺问题，总体上对自动化解决方案的需求已经增加。其次，成本已大大降低。当照相机、传感器、
牛顿高明之处就在于他已经意识到了不同颜色的光具有不同的折射性能，只有拉长距离才能分解开不同折射角的光线。 为了证明色散现象不是由于棱镜跟阳光的相互作用，也不是由于其它原因，而是由于不同颜色具有不同的折射性，牛顿又做了一个实验。他拿三个棱镜做实验，三个棱镜完全相同，只是放置方式不一样，倘若分散是由于棱镜的不平或
