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图像预处理

表面生成

智能制造光测

机器视觉是智能制造的必要手段,随着制造业向柔性化、信息驱动发展,机器视觉在智能制造中的应用范围和重要性迅速增加,成为未来实现智能工厂的核心基础。


在工业应用中,视觉环境是可以被控制的,并且机器视觉系统所面临的任务是明确清晰的。机器视觉被用于分析图像,并且生成一个对被成像物体(或场景)的描述。这些描述包含了关于被成像物体的某些方面的信息,而这些信息将被用于实现某些特殊的任务,如智能质检上的应用,即借助机器视觉识别,快速扫描产品质量,提高质检效率。无论从产品出生到检测都确保了其中的精准性,实现低成本、大规模、无误差的智能生产。

产品介绍

制造行业工序复杂,在线检测的环节比较多,需要对产品进行大量的质量检测、缺陷检查等。传统的质量检测以人工为主,人工识别精度有限,检测速度慢、误差大、成本高,工人长时间工作容易疲劳,容易出现次品漏检现象。

智能光测系统主要以机器视觉为技术依托,作为一种新型的检测技术,可以最终实现无须人力的机器自主质检,在生产加工制造过程中发挥着举足轻重的作用。

产现场

根据现场生产环境及检测需求可能会对检测物件及载体进行标记。


前端采集摄像机

信息的获取是指通过传感器,将光或声音等信息转化为电信息。也就是获取研究对象的基本信息并通过某种方法将其转变为机器能够认识的信息。根据用户生产环境具体需求采集摄像机可选为单目、双目、3D、深度相机等。


觅视智能光测系统

觅视智能光测系统包含两个基本方向:图像识别和三维重建。


结果输出

针对具体需求可以将用户希望的最终数据单独显示或者跟类似声光报警系统集成发送脉冲信号至第三方平台。


智能光测系统技术原理
     

基础 图像识别技术

实际上,每个算法都有自己的假设条件,不同的归纳偏倚会有不同的数据符合度。通常,我们可能需要对用户的特定需求(一个数据集)使用多个机器学习算法,然后比较算法的契合度,基本就是准确率,然后选择最合适的一个或几个优劣互补的组合算法。

特征抽取和选择

分类设计及决策

预处理主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等的操作,从而加强图像的重要特征。

图像分析中,图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果的精度,因此在图像分析(特征提取、分割、匹配和识别等)前,需要进行预处理。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息,恢复有用的真实信息,增强有关信息的可检测性、最大限度地简化数据,从而改进特征提取、图像分割、匹配和识别的可靠性。



数据融合

     

进阶 三维重建技术

预处理

点云计算

点云配准

智能制造的必要手段


核心工厂的核心基础

基于视觉的三维重建,指的是通过摄像机获取场景物体的数据图像,并对此图像进行分析处理,再结合计算机视觉知识推导出现实环境中物体的三维信息。三维重建技术的现过程分以下几步:预处理-点云计算-点云配准-数据融合-纹理映射。