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汽車安全帶在生產(chǎn)過程中,產(chǎn)品,表面存在黑點(diǎn)、油漬、異物(顆粒/飛蟲/毛發(fā)等)等各種缺陷。),孔洞、斷針、連接布、尺寸不良、細(xì)紗段、漏針、毛刺、斷紗段、粗紗段等。這種多樣性和不確定性使得許多普通儀器難以通過技術(shù)手段消除問題。這種高度重復(fù)和智能式的工作只能由人工檢測(cè)在現(xiàn)代化的制造環(huán)境和智能快速的發(fā)展下完成;依靠檢測(cè)工人來執(zhí)行的過程給企業(yè),增加了巨大的勞動(dòng)力成本和管理成本,但仍然不能保證100%的檢驗(yàn)合格率(即“零缺陷”)。
處理在檢測(cè),視覺,機(jī)器的形象涵蓋范圍很廣,但采用的基本原則和方法是一致的??傮w而言,圖像處理的主要研究?jī)?nèi)容包括圖像數(shù)的模數(shù)轉(zhuǎn)換、圖像增強(qiáng)與恢復(fù)、圖像編碼與壓縮、圖像切割、圖像表示與描述、圖像特征匹配等。
圖像特征匹配,首先需要定義特征匹配方法的“特征”。比如你要描述一個(gè)人,最好先說明他的特點(diǎn)。在外貌上,比如身高、體重、胸圍等。心理方面,比如善良、好勝、沉默等。在職業(yè)方面,比如職業(yè)、收入等。
不同的特征適合不同的描述目的,比如描述一個(gè)人的健康狀況需要上述身高體重特征;要描述一個(gè)人的成就,需要更多的特征。除了以上特點(diǎn),可能還需要人的生平事跡等等。按照這種理解,一個(gè)人的特征可以代表一個(gè)人,所以特征具有代表性。除了,如果每個(gè)人都需要從高到低排序,那么需要的特征只有一項(xiàng)高,其他的數(shù)據(jù)有體重、性格等。不需要獲得,所以使用特征也具有簡(jiǎn)化信息使用的目的。
在設(shè)備,檢測(cè),視覺建立原型或模板特征的過程被稱為訓(xùn)練,實(shí)踐是預(yù)先提取一些樣本或典型特征并存儲(chǔ)它們。特征匹配的常用方法有很多:最近鄰法、二叉決策樹法、屬于動(dòng)態(tài)規(guī)劃法的DP匹配法等。
機(jī)器人在系統(tǒng)工業(yè)視覺-attracting科技的工作過程
2020-11-18機(jī)器視覺已經(jīng)成為一個(gè)新興產(chǎn)業(yè)
2020-11-18視覺檢測(cè)的出現(xiàn),為工業(yè)機(jī)器人的騰飛插上了一
2020-11-18機(jī)器視覺系統(tǒng)的工作流程
2020-11-18機(jī)器視覺檢測(cè)總結(jié)了幾個(gè)類別
2020-11-18視覺檢測(cè)能更好地快速準(zhǔn)確地檢測(cè)圖像中的目標(biāo)
2020-11-18機(jī)器視覺檢測(cè)是正在快速發(fā)展的人造智能的一支
2020-11-18簡(jiǎn)述機(jī)器視覺檢測(cè)的技術(shù)原理知識(shí)
2020-11-18機(jī)器視覺檢測(cè)取代作業(yè)成為人類的一部分
2020-11-18簡(jiǎn)述機(jī)器視覺檢測(cè)的技術(shù)原理知識(shí)
2020-11-18汽車檢測(cè)設(shè)備維修很有前途
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2020-11-18機(jī)器視覺檢測(cè)在生產(chǎn)進(jìn)程中更容易犯錯(cuò)
2020-11-16機(jī)器視覺檢測(cè)的應(yīng)用領(lǐng)域是什么
2020-11-16機(jī)器視覺檢測(cè)的全球技術(shù)市場(chǎng)
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2020-11-18機(jī)器-Laishen科技視覺透鏡的機(jī)械參數(shù)分析
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