苏州瑞景全图图像技术有限公司
机器视觉的未来
计算机视觉的未来何去何从？这块领域的大佬、加州伯克利大学的Jitendra Malik教授，十年前就斗胆预测了未来十年计算机视觉的重要发展，如今验证了他的大部分预测都是对的。在今年的ICCV大会上，Malik教授又做了十大方向的预测，结合场景的语义分析就是其中重要一块。未来物件识别还会持续推进，朝画面中所带讯息、不同场景下的情感和意义的识别发展。也许未来，工业相机，机器视觉就成读心专家，工业相机嵌入式，准备好迎接这位朋友了吗？
机器视觉在表面缺陷检测中的应用
应用简介：表面缺陷是影响带钢质量的一个重要因素，工业相机外壳，如何在生产过程中在线检测带钢的表面缺陷，从而控制和提高产品的表面质量一直是钢铁企业非常关注的内容。传统的检测方法是通过人眼检测的，主要存在以下问题：带钢运动速度太快（高达16m/s），人眼很难看清；缺陷太小（0.5mm×0.5mm），人眼也很难发现；检测结果容易受到人的主观因素影响；检测人员的劳动强度大等。
为了克服这些问题，西安易菲特已研制出高精度的热轧和冷轧带钢表面缺陷自动检测系统。该系统采用多台CCD相机采集高速运动状态下的带钢表面图像，工业相机快门，并且将图像传给与相机连接的计算机，由并行计算系统对数据进行处理和分析，经过处理后就可以得到各种缺陷的信息，包括缺陷的尺寸、部位、类型、等级等，并行计算系统将这些缺陷的信息通过以太网传送给服务器，在服务器中对缺陷进行合并，从而可以得到整个带卷的缺陷分布情况，以便对带卷的表面质量进行总体评价。同时服务器还将带卷的缺陷分布情况存入数据库中，以便存档和将来的使用。
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