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德国机器视觉传感器市场前景好

本报讯2006年德国机器视觉行业持续了其增长态势,销售总计增长了9个百分点,总额达到了11亿欧元。这一结果证实了VDMA机器视觉协会去年所做的预测。VDMA机器视觉协会董事会成员及德国MV Tec公司经营主管Olaf Munkelt博士表示,“很显然,德国市场发展良好,我们公司在德国的销售增长了11%。”根据VDMA针对这些公司所做的2007年调查报告显示,这一行业的销售总额将进一步增长6个百分点。$$与几年前相比,2006年销往海外的份额占总产量比例由不到40%增加到了57%。从总体上来看,2006年的出口量增加了8%。其中,四分之一多的销量在欧洲(除德国),亚洲及北美市场分别占有总营业额的15%。$$在欧洲(除德国),德国供应商增长幅度最大,为15%。亚洲销量(包括其他区域)增长了8%,出口到美洲(北美,中美,及南美)的销量下降了2%(前年实现大幅增长后,去年虽有下降但仍有相当大的销量)。根据调查,面向美国...  (本文共1页) 阅读全文>>

《软件》2009年04期
软件

机器视觉着眼健康未来

,乡相共文二幼班.以下肉二经济危机下中国机品视觉企业生存状况调盆报告h如动州沁陈COChinac川21均叫以澎Z心阅17114704.卜加机肠视觉的纷迷httP:llblogeeehinaen/勃枷价73171洲招SagelasPx机器视觉继续在自动化和控制领域扮演重要的角色,其产品性能越来越稳定,更加易于使用,还拥有诸如敏捷视觉传感器这样非常炫的功能。对于设计优良、计划精密的系统的投资依然强劲,而未来这项重要的新兴技术的应用范围将更加宽广。这个结论反映了133名问卷提交者的观点和看法,他们最近参加7一项由Control Englneering(WWW.eontrolengteom)和锐德研究集团(~.reed匕uslness.com)推动的关于机器视觉使用和偏好的调查。这份最新的调查结果验证了之前调查(200了年5月)中发现的多个趋势,显示出机器视觉技术的应用正在增长以及用户在安装方面的顾虑。关键结果如图所示,您也可以登录网站...  (本文共3页) 阅读全文>>

权威出处: 《软件》2009年04期
《四川工程职业技术学院学报》2015年03期
四川工程职业技术学院学报

机器视觉构造及应用综述

0前言机器视觉已经越来越深入人们的生活,它涉及到了医学、军事、教育、工业及安全等诸多的行业。同时,它也是一门交叉学科,包含了物理、机械、电子、计算机、软件工程及图像处理等诸多的学科。机器视觉从上世纪50年代开始发展,到70年代开始出现了视觉系统,80年代中期,全球开始掀起了机器视觉热。如今,机器视觉在中国也得到了很大的发展,已经成为了中国的一门新兴产业。1机器视觉的构造机器视觉一般由光源照明、摄像机、图像采集卡、计算机和控制机构构成,如图1所示。图1机器视觉的构造图象采集卡光照系统工业计算机控制机构被检测目标CCD摄像机1.1照明照明是机器视觉系统里的一个非常重要的部分。它直接影响着摄像机采集到的数据的质量,所以,在选择照明设备的事情上,要非常的谨慎。一个好的光源的判别标准是:(1)能够突出被测物体的特征,使要被检测的部分能够与不被检测部分产生明显的区别,增加对比度。(2)保证稳定性和亮度。(3)当物体的位置发生变化时,成像的质...  (本文共3页) 阅读全文>>

《汽车实用技术》2017年22期
汽车实用技术

机器视觉在汽车行业中的发展与应用

CLC NO.:U467 Document Code:A Article ID:1671-7988(2017)22-08-041.1机器视觉起源历史机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的[1]。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术,后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中,采用了自底向上的方法[2]。用边缘检测技术来确定轮廓线,用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域,这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述,以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明,只用自底向上的分析太困难,必须同时采用自顶向下,即把目标分为若干子目标的分析方法,运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中,A.古兹曼提出运用启发式知识,表明用符号过程来解释轮廓画的...  (本文共4页) 阅读全文>>

《农机化研究》2018年02期
农机化研究

基于GPS和机器视觉的自主导航定位农机设备研究

0引言农业发展的趋势是农业设备的自动化与智能化,开发高精度的自主导航装置是减轻农民劳动强度和提高农业设备自动化的一项新的研究。在我国,当前的农业自动化设备的自主导航能力均不高,有关这方面的研究也做了大量工作,主要集中在机器视觉和GPS单一方向,采用GPS和机器视觉联合导航机制的研究并不多。为了实现农机的高精度定位和自主导航能力、提高农机的作业效率,本次研究联合了GPS和机器视觉导航两种方法,综合应用了GPS绝对定位和机器视觉的相对定位功能,以期提高农机的自主导航能力和定位效果。1农机GPS和机器视觉联合导航总体设计在自主导航农业自动化设备中,采用单一的导航方式往往不能够解决精确导航的问题,目前常用的导航方法是GPS导航和机器视觉导航。农机导航和目标识别装置,对导航的精度要求较高,因此可以结合两种方法对农机机导航装置进行设计,其设计框架如图1所示。其中,GPS导航的基本功能是为农机提供精确的导航位置、航向和行驶的参数,机器视觉主要...  (本文共5页) 阅读全文>>

《电子技术与软件工程》2018年01期
电子技术与软件工程

机器视觉在多领域内的应用

机器视觉应用机器视觉,又称为计算机视觉,是近年来人工智能领域发展迅速的热门方向。通俗地近年来,随着智能技术和自动化技术的突破,机器视觉发展迅速,已经在汽车、电子、医疗、烟草等领域有了广泛应用。对于普通民众,对机器视觉技术的了解可能仅限于概念或表层意思,因此本文简要分析了机器视觉技术的发展历程和关键技术,着重论述了该技术在工业领域、医疗领域、汽车辅助驾驶领域中的应用,期望能够让读者对机器视觉技术有一个直观、具体的认识,从而推动该技术的发展和应用。摘要讲,机器视觉就是模拟人眼功能,从视觉成像中提取有用信息,从而提供决策或者服务于其他系统。机器视觉的研究起始于二十世纪五十年代的图像模式识别。机器视觉的概念则是由二十世纪七十年代初建立的人工智能技术理念提出。进入二十世纪九十年代,机器视觉在很多领域取得突破,诸如人脸识别、指纹识别、虹膜识别、光学字符识别等技术趋于成熟。进入二十一世纪,随着基于统计学模型的机器学习快速发展,机器视觉的实现形...  (本文共2页) 阅读全文>>