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传统视觉的瑕疵检测,一般通过图像去噪、灰度化、二值化、canny-、形态学(闭运算)、连通域blob或者OpenCVmatchTemplate,但传统方式应用于视觉瑕疵检测领域,表现出应用领域窄,通用性差、鲁棒性不强等特征,东瞳科技通过传统视觉算法与AI深度学习算法的融合,大幅度加强了利用视觉成像在瑕疵检测领域的应用能力及易用性,拓宽了视觉在工业领域的应用,已在印刷、医疗、电气、汽配和3C等多领域...
扫一扫就能识别文字,这是近年来出现在很多应用中的新功能。比如,输入银行卡号时,直接用手机摄像头扫一扫,软件就能提取银行卡信息。这里用到的技术正是光学字符识别技术(OpticalCharacterRecognition)图像识别的应用最经典的,就是在二维码等条码的识别了,二维码条码在我们日常生活中是很普遍的,基本随手一拿都有他们的踪迹,商家可以通过二维码和条码储存大量的信息在里面,不仅可以对产品进行...
在传统的自动化生产中,对于尺寸的测量,典型的方法就是千分尺、游标卡尺、塞尺等。而这些测量手段测量精度低、速度慢,无法满足大规模的自动化生产需求。基于东瞳科技提供的机器视觉的尺寸测量属于非接触式的测量,具有检测精度高、速度快、成本低、安装简便等优点。可以检测零件的各种尺寸,如长度、圆、角度、线弧等几何尺寸测量。
定位引导是使用机器视觉报告元件的位置和方向。需要进行引导的原因可能有多种。首先,机器视觉系统可以定位元件的位置和方向,将元件与规定的公差进行比较,以及确保元件处于正确的角度,以验证元件装配是否正确。接着,引导可用于将元件在2D或3D空间内的位置和方向报告给机器人或机器控制器,让机器人能够定位元件或机器,以便将元件对位。