Sipotek视检机29
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机器视觉是在视觉检查等工业环境中的计算机视觉应用

研究人员开始开发电脑的愿景技术早期为20世纪50年代,从简单的二维成像开始统计模式识别。直到直到

1978年,麻省理工学院AI实验室的研究人员开发了一个自下而上的方法,可以从2D计算机创造的“草图”外推开3D模型,即CV的实际应用变得明显。图像识别技术从那时起,通过一般用例拆分成不同的类别。

两个都计算机视觉和机器视觉使用图像捕获和分析,以速度和准确性的人眼不能匹配。考虑到这一点,它可能更加富有成效,以通过他们的共同性描述这些密切相关的技术 - 通过他们的特定用例而不是它们的差异来区分它们。

计算机视觉和机器视觉系统分享了大多数相同的组件和要求:

一种包含图像传感器和镜头的成像装置

可以使用图像捕获板或帧抓取器(在使用现代接口的某些数码相机中,不需要帧抓取器)

Application-appropriate照明

通过计算机或内部系统处理图像的软件,如许多“智能”相机

那么实际的差异是什么?计算机视觉指的是自动化图像的自动化和处理图像,重点是图像分析。换句话说,CV的目标不仅要查看,而且还要根据观察来处理和提供有用的结果。机器视觉是指在工业环境中使用计算机视觉,使其成为计算机视觉的子类别。

计算机视觉的应用

2019年,计算机愿景在许多行业中发挥着越来越大的作用。在数字营销中,公司开始使用图像识别技术来推动更好的广告安排和业务结果。由于CV技术的增长准确性和效率,营销人员现在可以绕过传统的人口研究(鉴于数据隐私问题可能是有问题的),并通过数百万的在线图像迅速准确地梳理。然后,他们可以在正确的背景下将有针对性的营销放置在一小部分中,以为人类实现相同的结果。

此外,最近的一项研究显示,59%的营销机构使用计算机视觉来检测网上不安全的品牌内容。没有什么比在一篇关于大肠杆菌爆发的文章旁边发现你的客户的手工肉类配送服务的广告更棒的了,对吧?在2019年消费电子峰会(CES)上展示的其他CV趋势用例包括广泛的自动驾驶汽车应用、安全和安全实现等。

机器视觉和智能工厂

在视觉上识别产品缺陷和过程等问题的能力对于制造商来说至关重要,使成本和推动高客户满意度。自90年代以来,机器视觉系统已安装在全球数千个工厂中,在那里它们用于自动化许多必要的QA和效率功能。通过增强的数据共享功能和通过创新云技术提供的提高精度,在制造中使用MV驱动系统已经开始加速。在2017年北美,由于金融交易在上年增长14.6%,因此机器愿景和机器人系统和组件的销售额达到了26.33亿美元。制造商正在意识到机器视觉系统是满足质量,成本和速度的目标的重要投资。

关于深圳市Sipotek科技有限公司

开始于2002年,Sipotek技术位于中国深圳。公司设计和制造视觉检测系统拥有先进的研发部门和丰富的人工视觉技术经验。Sipotek是专业的来自中国的机器视觉检查系统制造商Sipotek技术人员为客户提供360度全方位服务自动检测(AOI),从倾听他们向雄心勃勃的质量控制制定的要求。

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公司:深圳市Sipotek科技有限公司

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