人类的眼睛并不像摄像机一样，十分精准地捕捉这个世界。但因为其与大脑共同进化了上亿年，人的眼睛是一个十分有效地器官。本文介绍了眼睛与摄像机的相似处和不同点，机器视觉是否会向着拟人化发展呢？
自动化 如果把机器视觉比作一个个体，那么深度学习便成为这一个体中重要的器官之一，许多功能的存在直接来源且依赖于它。 直观点来说，深度学习算法成功运用于计算机视觉的实例如人脸识别、图像问答、物体检测与跟踪等。 人工检测在早期的工业质检中占有一定 的优势，但随着生产科技的不端更新进步，制造环节对于检验水平的要求也越来
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检测是产品生产制造中不可避免的一个环节，而机器视觉检测成为了其中的主力军。 一、机器视觉检测技术 机器视觉检测技术的应用场景及对象物体范围非常广泛，其往往又可根据不同的检测进行细化分类。例如，从如下几个方面作区分： （一）从检测功能来区别：有定位、缺点检测、计数/遗失检测、尺度丈量。 （二）从装置的载体来划分：可分
随着工业自动化建设进程的加快，机器人则发挥着越来越重要的作用，而且因技术的不断成熟完善，作为工业生产重要角色的机器人也变得越发完美起来，也更加趋于类人化，那么在这里，小编则想告诉大家的是，这样的机器人中眼睛所起着的作用更大，也就是大家口中常说的 机器视觉 ，可是什么是机器视觉？它与 计算机 视觉的不同之处为何？ 什
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笔电产品从生产到出货的这一过程，其中检测环节占据了很重要的一部分，笔电检测牵涉到多种零部件，因而检测过程又可根据检测内容的不同而细分为多个步骤。功能性良好、专业的检测设备可进一步实现对产品的高质量测量，进而能更高效地保证产品品质，也在一定程度上缩减了制造成本。 笔电生产厂商对于设备的需求往往会根据细化后不同的
经常使用镜头的小伙伴，相信对远心镜头（ Tel ecentricLens）不会陌生。按远心光路的原理来说，我们通常将远心镜头分为三类：物方远心镜头、像方远心镜头以及双侧远心镜头，以便根据实际应用的不同要求，来选择对应的远心镜头。那么，关于远心光路的原理，大家知道多少呢？ 首先，我们来了解两个参数： 孔径光阑与主光线 孔径光阑：在光学系
摘要：随着科学技术的发展，人们对 光学 元件的表面粗糙度和表面面形精度提出了越来越高的要求，光学元件表面缺陷检测技术也受到了广泛重视。通过简述表面缺陷的类型，强调了缺陷给光学系统带来的危害，由此分析和讨论了目前国内外对光学元件疵病的检测方法，并指出各种方法的优缺点，同时对机器视觉技术在疵病检测方面的应用进行了介
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