机器视觉

一文了解“机器视觉”

据麦姆斯咨询介绍,在工业领域,机器视觉系统被广泛用于自动检验、工件加工、装配自动化以及生产过程控制和监视图像识别。对产品质量的高要求,促进了机器视觉在汽车、电子、半导体、食品和包装等行业的快速发展

机器视觉的图像目标识别方法综述

图像目标识别是机器视觉中的核心研究领域,在农业、工业和医疗等领域均有涉及。例如,在农作物生长过程之中,通过运用该技术实施药物喷洒,能有效预防农作物病虫害的发生。由于机器视觉的图像目标识别方法能将大量信息进行集中处理,能够更好的达到计算机集成制造基础目标

机器视觉在你的生活中“无处不在”

全球机器视觉市场仍然处在一个稳健快速的成长阶段。根据BCC Research的预测,2018年全球机器视觉市场约为160亿美元,到2023年市场规模将增长至248亿美元,年复合增长率为9.2%。这个增长速度看上去似乎并不算抢眼,但要知道这个市场从2002年开始一直保持着年均两位数的增长,由此你就可以看出其背后强劲的动力了。

2023年全球机器视觉技术市场将达 248 亿美元

市场研究公司 BCC Research 在 2018 年 9 月公布了最 新的《机器视觉技术全球市场报告》。报告中指出,由于 受到制药、食品和饮料以及汽车行业强劲需求的驱动,全球机器视觉技术市场在规模上已经达到了一个新高度。

【视频】Avnet 演示了使用 Zynq-7000 实现基于视觉的工业物联网应用

Avnet 展示了一款突出的集成型工业物联网系统,该系统在 Xilinx Zynq-7000 SoC 上集成机器视觉、马达控制和近场通信 (NFC),不仅可识别和挑选特定物品,随后还可根据用户选择将其放入正确的分配容器中。

用于高功率机器视觉闪光灯的 LED 驱动器

作者:Keith Szolusha 和 Kyle Lawrence

2018及未来机器视觉趋势展望

传统上,机器视觉是指计算机视觉在工业领域或一些实际应用及处理过程中的使用,其中需要根据视觉系统所做的图像分析,来执行某一功能或结果。视觉系统使用软件来识别预编程的特征,并且基于这些“发现”来触发各种设定的“动作”。描述它的一种最简单方法是:从数字视频和图像数据中自动提取信息。