2020年6月30日 机器视觉与计算机视觉技术

嵌入式视觉:通过软硬件协作获得成功

关于嵌入式世界展览与会议(2019年2月26日至28日,德国纽伦堡)上关于嵌入式视觉的专题讨论的最新进展:

嵌入式视觉组件的硬件和软件制造商必须共同努力,促进这一开创性技术的有效使用。嵌入式视觉与机器学习相结合的潜在应用是巨大的。

许多未来的应用——无论是B2C还是B2B——都将基于嵌入式视觉:小型、集成的图像处理系统,可以直接从设备上智能地工作,使它们能够看到和理解。嵌入式视觉是通过紧凑、高性能的计算平台实现的,这些平台只消耗很少的能量。由于计算平台和图像传感器之间的标准化接口,可以实时处理越来越多的图像数据。有了人工智能,图像处理系统变得更加智能:它们可以自己学习。

“嵌入式视觉的潜力是巨大的。越来越多的参展商和演示与嵌入式视觉参考,在许多贸易展览展位我们可以看到这一趋势,嵌入式世界咨询委员会主席说:“我们很高兴VDMA机器视觉及嵌入式世界在嵌入式世界会议上再次举办专题讨论会及嵌入式视觉专题研讨会。”我们将共同推动这一议题向前发展。”

在可预见的未来,嵌入式视觉技术不会完全取代传统的、基于PC或智能相机的机器视觉系统。然而,从技术和经济的角度来看,它确实在许多应用领域提供了非常有效的解决方案。“所需组件的开发速度非常快,从板卡传感器到各种嵌入式平台,再到用于评估的机器视觉软件。”因此,嵌入式视觉技术现在已经达到了一定性能水平,可以在今天的许多应用中使用有效的系统。

一个重要的和必要的步骤来方便用户实现此创新技术的制造商的嵌入式视觉组件一起工作标准化和平台建设:“如果用户有组装传感器、处理器、软件、和其他组件沉闷地单独在开发解决方案,成功的嵌入式视觉,它可能不会达到程度。“然而,各种相机、嵌入式板和软件制造商已经认识到这一点,并正在为用户的利益进行合作。在处理器相关领域的不断改进,以及深度学习和人工智能等创新算法和方法的不断改进,支持了该技术的进一步发展。在硬件方面,越来越小的多核处理器和越来越低的功耗保证了足够的计算能力。深度学习在嵌入式视觉系统的使用中变得越来越重要,例如对缺陷进行分类。MVTec Software GmbH常务董事Olaf Munkelt博士表示,即使是复杂的图像处理任务,只要采用合适的图像预处理和后处理方法,也可以有效地解决。小组讨论的与会者都认为:嵌入式视觉将作为一项成功且具有成本效益的技术,越来越多地应用于许多行业。

Banner
Related Posts

工业相机调研凸显嵌入式趋势

2019年3月27日

2019年3月27日

据一项专业调查显示,机器视觉行业正凸显出向嵌入式视觉和模块化发展的趋势。制造商们看到了嵌入式视觉解决方案在汽车和基础设施应用方面的巨大潜能。

机器视觉这条河,未来也会浑浊吗?

2019年3月21日

2019年3月21日

机器视觉的实质是一种计算机图像处理在工业领域的应用,其在机器人行业的应用方向有两种。AGV和机械臂,AGV上的应用已经很明了,主要存在于导航上面,但是在机械臂上的应用可谓是越来越广。

CCD成像在光源和色彩检测中的优势和应用

2019年7月25日

2019年7月25日

人类视觉感知是任何旨在被人类观看的照明或显示产品质量的最终标准。从平板电视到智能手机,灯泡到交通信号,VR球场的jumbotrons体育场,您的车内GPS到喷气式飞机的驾驶舱仪表,人类用户感知的以及他们注意到的任何缺陷都是决定性因素设备质量。人类对亮度和颜色的感知为操作和安全公差设定了基准。

用于柔性显示器的缺陷检测系统

2019年5月10日

2019年5月10日

韩国国家计量院开发了一种用于自由曲面显示器(包括柔性显示器)的缺陷检测技术,该技术将帮助显示器制造商用在制造过程中通过拍摄的一张图像来检测缺陷。

工程点扩展函数(E-PSF)技术可以实现高精度3D成像

2019年7月10日

2019年7月10日

工程点扩散功能(E-PSF)技术以光学相位板的形式发展,将使制造商能够满足对超精密物体成像不断增长的需求。

新型智能玻璃为机器视觉研究提供新的模拟途径

2019年7月18日

2019年7月18日

[据光电子网站2019年7月10日报道] 美国威斯康星大学麦迪逊分校电气和计算机工程系Zongfu Yu教授带领的团队开发出了一种新型智能玻璃。不需传感器、不用接通线路或外部电源、亦不需连接互联网,这种智能玻璃就可以利用光学反射的原理识别图像。

莫尔法成像方法可增强机器视觉中的3D图像

2019年8月1日

2019年8月1日

我们通常认为,使用正确的照明是机器视觉应用成败的关键。低角度照明可能会带来表面纹理或有用的阴影,背光提供干净的部分轮廓,偏振滤光片可以减少不必要的眩光。这些众所周知且广泛使用的工具已经存在了几十年。

机器视觉中的彩色成像以及要考虑的因素

2019年5月22日

2019年5月22日

特定机器视觉彩色摄像机是否适合您的应用取决于多种因素。在为您的应用开发最合适的彩色机器视觉系统时,需要考虑所有这些因素。下面是开发彩色机器视觉系统时需要考虑的一些相机问题:

3D视觉检测的未来:光度立体技术

2019年6月12日

2019年6月12日

利用3D表面定向,特别是它对反射光的影响,工业应用的光度立体产生对比度图像,突出了局部3D表面变化。

自动化金属表面缺陷检测系统

2019年6月25日

2019年6月25日

近年来,生产制造企业对于金属的需求快速增长,对于产品质量的要求也是日益严格。如何对金属产品质量进行有效控制,我们的方法很简单:提供针对每种金属产品应用优化的表面缺陷检测解决方案,以高效一致方法的进行在线检查。事实证明,实时信息在为客户解决问题方面具有无可估量的价值,通过消除对生产后物理带材检验的依赖,制造商能够克服重大障碍。

表面缺陷检测系统方案实施的七个步骤

2019年5月24日

2019年5月24日

表面缺陷检测系统主要以相机成像和图像处理技术为主,配置合适的相机和光源可以使被检测物体凸显表面缺陷或特征,使其检测系统能够实时、准确的对物体表面缺陷进行检测。

工业机器视觉应用有必要使用边缘计算吗?

2019年12月17日

2019年12月17日

伴随着机器视觉技术的快速发展,在提高制造商产品质量水平的同时加快生产效率,可以说拥有巨大的潜力。这项技术的影响范围也在不断地扩大,各种新的应用注定会在我们的日常生活中发挥更大的作用。

每个机器制造者都应该了解基于组件的3D视觉系统

2019年9月1日

2019年9月1日

在构建成本效益高的三维视觉系统时,是最好使用基于组件的方法(如照相机、激光、透镜、支架、校准目标)还是采用一体化(即智能)方法?乍一看,以较低的成本购买单个组件和构建定制的视觉解决方案似乎是更经济的途径。

机器视觉模式匹配的基础:光源、相机、算法

2019年10月11日

2019年10月11日

机器视觉系统还需要能够发现和识别模式。任何机器视觉任务的第一步都是模式匹配,即根据形状属性(如边缘)的预期排列,在视场中定位目标。这个过程是如何工作的?

3D热成像技术

2019年10月30日

2019年10月30日

Fraunhofer IOF使用LWIR热像仪扩展了其高速3D相机系统。他们的数据被映射到使用黑白摄像机重建的3D点,从而获得1kHz空间热图像。

Comments
发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注