- 根据 Expert Market Research 的报告，2023 年全球机器视觉市场规模达到了约 108.8 亿美元。预计 2024 年至 2032 年期间，该市场将以 7.90% 的复合年增长率 (CAGR) 增长，到 2032 年将达到近 215.1 亿美元的规模。工业 4.0 和工业物联网 (IIoT) 等先进创新技术的采用和实施，是推动机器视觉市场增长的主要动力之一。为了能推进实时决策、提高生产效率和自动化水平，各行各业都越来越关注装备计算机视觉设备、嵌入式软件、
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机器视觉 图像传感器 HDR
- 传统的机器视觉通常包括两个步骤 —— 预处理和物体检测。而沟通二者的桥梁则是图像分割（Image Segmentation）。图像分割通过简化或改变图像的表示形式，使得图像更易于分析。举个例子，食品加工厂新进了一批肉鸡，想通过视觉检测其美味程度。机器在预处理优化完图像之后，要先把图像中的鸡肉和背景分开，并对感兴趣的区域单独进行分析，才能做出快速准确的判断。食品加工厂的视觉处理然而，图像分割对愚蠢的AI来说并不容易。聪明的人类一眼就能看出下图中哪些东西能吃、哪些不能吃。但计算机要把这些东西分开却得花费一番功
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机器视觉 图像分割 全局阈值 局部阈值 二值化
- 机器视觉广泛应用于工业领域，涵盖众多应用场景。在制造业中，利用机器视觉执行的任务有：对子组件进行最终检查，查验零件有无潜在制造缺陷等等。在自动化领域，机器视觉在引导机器人方面发挥着重要作用。此外，它还用于验证数据矩阵码、检查食品包装和读取条形码。机器视觉白皮书将全面介绍机器视觉系统及市场，本文为第一部分，将重点介绍系统用途、市场趋势、系统实现。系统用途机器视觉利用摄像头从环境中收集视觉数据，然后通过硬件和软件联合处理这些数据，将数据转换为适合各种应用的格式。机器视觉技术经常采用专门的光学元件来捕获图像，以
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安森美 AI 机器视觉
- 根据Expert Market Research的报告，2023 年全球机器视觉市场规模达到了约 108.8 亿美元。预计 2024 年至 2032 年期间，该市场将以 7.90% 的复合年增长率 (CAGR) 增长，到 2032 年将达到近 215.1 亿美元的规模。工业 4.0 和工业物联网 (IIoT) 等先进创新技术的采用和实施，是推动机器视觉市场增长的主要动力之一。为了能推进实时决策、提高生产效率和自动化水平，各行各业都越来越关注装备计算机视觉设备、嵌入式软件、先进传感器和机器人的智能工厂，从而
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高性能 图像传感器 机器视觉
- 2024年7月10日，由机器视觉产业联盟主办，慕尼黑展览（上海）有限公司承办，为期三天的中国（上海）机器视觉展暨机器视觉技术及工业应用研讨会【VisionChina2024（上海）】在上海新国际博览中心圆满闭幕！现场人头攒动，国际交流的热烈氛围如同盛夏的烈日般炽热，各国参展商与观众之间，大模型、通用机器视觉、工业元宇宙成为共通的语言，AI+视觉系统的应用也将继续引领机器视觉行业高速的发展。今年，展示面积再创新高，近30,000㎡，国内外机器视觉参展企业近300家。VisionChina2024（上海）与慕
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VisionChina 机器视觉
- 2024年7月10日，CMVU在上海成功召开了第十二届机器视觉标准会议（CVSM）。本次会议由“系统组”进行了《外观检测机器视觉系统测评标准（暂定名）》团体标准的第二次讨论。本标准由北京阿丘科技有限公司牵头编制，旨在针对外观检测应用，从定义系统评价指标、提出测试样本制备标准方法、规范系统验收流程三个方面，为视觉系统供应商、设备商与最终用户提供一套兼具科学性与可操作性的视觉系统效能综合测评与验收方案。同时CMVU标委会决定，即日开启“高速相机”术语定义与测试测评新团体标准的技术论证工作。
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CMVU 机器视觉 CVSM
- 2024年7月8日，中国（上海）机器视觉展览会暨机器视觉技术及工业应用研讨会【VisionChina2024（上海）】在上海新国际博览中心E1、E2馆盛大开幕。此次盛会由机器视觉产业联盟（CMVU）主办，慕尼黑展览（上海）有限公司承办，汇聚了近300家业界翘楚，共同探索机器视觉技术的创新与发展。展区规模翻倍，行业领军企业齐聚本届VisionChina2024（上海）机器视觉展实现了规模上的重大突破，迈上了新的历史台阶。从历届的一个半展馆华丽升级，扩展至如今两个完整的展馆（E1、E2），更将展区面积大幅度提
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VisionChina 机器视觉
- 机器视觉是AI的一个分支，它主要是通过光学装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，并以此来获取所需信息或用于控制机器的运动。通过于此，机器视觉用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉技术的应用领域非常广泛,涵盖了工业、农业、医疗、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。消费电子行业是机器视觉的主要应用领域，消费电子生产过程中需要大量种类繁多、小尺寸、高精度的元器件，因此不可避免地需要面对复杂的生产工艺、高精
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202407 工业质检 机器视觉
- 研华发布核心模块ROM-6881，采用SGeT协会SMARC2.1标准，集成瑞芯微全新一代AIOT旗舰处理器RK3588/RK3588J，具备强大的计算性能，高AI算力，满足多媒体处理需求。凭借低功耗，丰富的IO接口设计，ROM-6881实现高性价比、工规可靠、10年生命周期支持，助力机器人，医疗，能源行业打造更快速，更高效的智能边缘AI方案。
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研华 RK3588 SMARC 2.1 ROM-6881 机器视觉
- 随着AI技术的不断发展，驱使视觉识别技术在各个领域得到了广泛应用。在数字表示中感知图像和电影的方法被称为计算机视觉。计算机视觉用于机器学习和AI，以训练模型以检测特定模式并将数据存储在其人工存储器中，然后可用于预测现实生活中的结果。人类视觉类似于计算机视觉，除了人们有一个良好的开端。人类的视觉受益于一生的上下文，教它如何区分物体，它们有多远，它们是否在移动，以及图像是否不正确。 计算机视觉教计算机执行类似的任务，但使用相机，数据和算法
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AI 工业检测 机器视觉
- 对象识别计算机视觉AI的这个分支涉及检测图像或视频中的一个或多个事物。例如，监控摄像头可以智能地识别人类及其活动（没有运动，枪支或刀具等东西），因此这些可疑活动被标记。图像分割图像分割是一种像素级计算机视觉技术，用于确定给定图像中的内容。它不同于图像识别（使用一个或多个标签标记完整图像）和对象检测（通过在图像周围创建边界框来定位图像内的内容）。图像分割提供有关图像内容的更细粒度的信息。图像分类图像分类是根据图像周围的视觉内容对图像进行分类的过程。该过程需要专注于相邻像素之间的关系。具有预定模式的数据库组成
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AI 机器视觉 工业
- 传统的PCB制造商通常使用基于规则的机器视觉算法进行缺陷检测，而由于PCB上大约有2-3个电气元件对比度低，无法从3D摄像头捕获的数据中准确识别，每个PCB在自动目视检查后仍需要技术高超的检查员进行复检。结果发现，AOI筛选的漏判率达70-80%。客户目标我们的客户是一家知名的PCB制造商，在中国和日本拥有三个大型制造中心，该客户计划利用AI技术提高其双列直插式封装（DIP）和SMT生产线的成品率。项目挑战为提高成品率，客户决定采用深度学习CNN，取代现有的基于规则的 AOI方法。平均而言，AI计划从原型
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PCB 机器视觉 缺陷检测
- 机器视觉其实是一种通过计算机和数字图像处理技术（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种），实现对物体、场景等视觉信息的自动识别、分析和处理的技术。它利用计算机处理图像、视频等数据，实现对物体形状、颜色、纹理、位置、运动等特征的提取和分析，将被摄取目标转换成图像信号，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而实现对物体的识别、分类、跟踪、测量、检测等任务。刚才提到了图像处理技术，目前的图像处理的主流技术可以包括以下几种。数字图像处理，这是机器
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工业控制 机器视觉 AI 传感器
- 机器视觉检测在焊接质量检测中的应用广泛，主要是因为焊接是工业制造中的重要连接工艺，其质量直接影响到产品的安全性能和使用寿命。传统的焊接质量检测方法存在一些局限性，如检测效率低下、精度不高、易受人为因素影响等。相比之下，机器视觉检测技术具有非接触、高精度、高效率等优点，因此在焊接质量检测中得到了广泛应用。应用背景机器视觉检测在焊接质量检测中的应用背景是多方面的。首先，随着工业自动化技术的不断发展，越来越多的生产线开始采用自动化焊接设备。为了确保自动化焊接的质量，需要采用机器视觉检测技术对焊接过程进行实时监测
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焊接 机器视觉 检测
- Teledyne FLIR IIS宣布推出SightBase® ，一个先进的软件即服务（SaaS）平台，可加速成像系统的设计周期并减少客户支出。这个新平台包含一个虚拟实验室，可提高用户在选择系统配置以满足其视觉应用需求时的信心。“我们的使命是让机器视觉技术对客户来说变得简单。我们希望将相机选择和设计过程加快到几分钟和几小时，而不是几个月和几年。”Teledyne FLIR IIS总经理Sadiq Panjwani表示，“SightBase让我们的客户拥有塑造成像解决方案的选择。让我们努力工作，丰
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Teledyne FLIR IIS 机器视觉
机器视觉介绍
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险 [
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