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发表于：2004-03-06 19:31:00

楼主

"机器视觉"，即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展，技术日臻成熟，已是现代加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。机器视觉的引入，代替传统的人工检测方法，极大地提高了投放市场的产品质量，提高了生产效率。

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都市浪人

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发表于：2007-10-20 10:33:00

21楼

好资料下载p://china.keyence.com

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都市浪人

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发表于：2007-10-20 10:34:00

22楼

好资料下载www.china.keyence.com

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行路者

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23楼

各位大侠，我想做一个奶箱提手的装入机器，哪位知道用哪种传感器能检测定位纸箱上用来穿入提手的小方孔呢？

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行路者

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发表于：2007-10-27 09:39:00

24楼

各位大侠，我想做一个奶箱提手的装入机器，哪位知道用哪种传感器能检测定位纸箱上用来穿入提手的小方孔呢？然后经什么处理，传给ＰＬＣ还是什么设备来驱动伺服系统？

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磐石123

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发表于：2007-10-31 14:57:00

25楼

12195580

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离开没有激情的热土

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发表于：2009-02-19 15:10:30

26楼

最近在搞一个康耐视的In-Sight，很想了解其原理

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007ian

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发表于：2009-02-19 15:23:50

27楼

我们公司在用,不过精度不好,我想这也是机器视觉的一大弊病,在实验室效果很好,到恶劣的工业现场环境下,稳定性倍受考验.

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啊啊蓝天

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发表于：2012-01-11 15:37:34

28楼

系统硬件检测精度为0.15mm，检测目标精度为0.1mm,如何达到

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xiaoyu315

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发表于：2012-01-13 09:21:05

29楼

机器视觉行业的确是一个朝阳行业，是一个趋势行业，是一个目前蓬勃发展的行业，我看好它。

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wenbaolv

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发表于：2012-01-13 09:36:17

30楼

应该是很有前途的这一块

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lovezengcc

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发表于：2012-01-14 22:14:34

31楼

最近在学习VMT方面的知识有兴趣的朋友可以交流下啊343489614@qq.com

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静静-9012

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发表于：2015-02-10 13:54:00

32楼

回复内容：

对：离开没有激情的热土最近在搞一个康耐视的In-Sight，很想了解其原理内容的回复！

联系上海贝特威，我们是专门做康耐视的机器视觉，

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菲格一书

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发表于：2015-04-22 10:06:41

33楼

我有个机器视觉的采购群，大家可以加我QQ，我把大家都拉进去，大家相互交流学习，3165980547

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奥普特老鹰

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发表于：2015-05-03 15:34:00

34楼

显然还需要镜头、光源和系统

镜头的作用不言而喻

光源是为了打光获得最好的图片（均匀、对比度鲜明）

系统指的是软件系统，用来对图片进行分析判断，判断是OK还是NG

具体可以联系我：0769-82716188-155 殷工

回复内容：

对： yishi123 我想请教：我公司想采用摄像头监控现场设备运行... 内容的回复！

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阿军仔

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发表于：2016-05-19 16:22:29

35楼

回复内容：

对：小敏现在读研，导师让我做“机器人视觉”这一块不知道这个... 内容的回复！

机器人视觉发展前景不错，就是要结合其他的，不能太过单一

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求知若渴33

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发表于：2018-02-27 09:00:18

36楼

机器视觉这块也分为工业上的机器视觉（读码缺陷检测等等）和嵌入式方面的视觉（移动机器人、扫地机器人等）

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雾里看花2018

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37楼

最近在搞一个康耐视的In-Sight，很想了解其原理

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北京矩视智能

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发表于：2020-03-24 20:08:57

38楼

1、以Halcon，VisionPro为代表的传统机器视觉软件，通过调用各种算法因子，针对目标特征，定制化设置各种参数。其擅长解决以测量为主的定量问题，和判断有无的简单问题，但对复杂检测类的需求，漏检率/误检率较高。虽然软件价格一降再降，国产软件售价仅几千元甚至免费，但前期开发和后期维护成本较高，在使用时面临很大的局限性。

2、以康耐视的VIDI、Sualab(已被康耐视收购)为代表的深度学习软件，将深度学习的标注、训练、测试流程，以PC软件的方式进行封装，降低了用户使用深度学习技术的门槛。主要解决传统视觉无法解决的复杂缺陷检测难题，或用深度学习的标注方法，提高开发效率。但从实际应用效果来看，当前的深度学习主要以监督学习为主，针对不同场景，需要大量的模型选择、调参等工作，无法针对所有场景，通用性的解决，因此，并没有解决传统算法需要定制开发的难题，并且用户的使用门槛较高，普通工程师对深度学习的调参一般没有基础。

3、北京矩视智能科技有限公司，成立于2017年，先后获融资近千万元，创新性的提供了一款云端的工业视觉深度学习工具，线上实现标注、训练、测试流程，依靠在云端积累的大量不同场景的深度学习模型库，用户上传、标注图片后，将由云端自动匹配最优的深度学习模型和参数进行训练，用户无需任何操作，线上测试效果后，下载SDK即可本地化运行，真正做到通用级的工业视觉深度学习工具。同时在商业上，矩视智能将云端工具直接免费，下载sdk后，仅需购买Lisence加密狗，即可本地运行，且价格直达千元级，致力于将深度学习技术应用于所有的工业视觉场景中。

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