視覺識別與檢索演算法

A. 機器視覺的應用案例

在布匹的生產過程中，像布匹質量檢測這種有高度重復性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成，在現代化流水線後面常常可看到很多的檢測工人來執行這道工序，給企業增加巨大的人工成本和管理成本的同時，卻仍然不能保證100 %的檢驗合格率（即「零缺陷」）。對布匹質量的檢測是重復性勞動，容易出錯且效率低。
流水線進行自動化的改造，使布匹生產流水線變成快速、實時、准確、高效的流水線。在流水線上，所有布匹的顏色、及數量都要進行自動確認（以下簡稱「布匹檢測」）。採用機器視覺的自動識別技術完成以前由人工來完成的工作。在大批量的布匹檢測中，用人工檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。
特徵提取辨識
一般布匹檢測（自動識別）先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標准圖像，在此基礎上設定一定標准；然後拍攝被檢測的圖像，再將兩者進行對比。但是在布匹質量檢測工程中要復雜一些：
1． 圖像的內容不是單一的圖像，每塊被測區域存在的雜質的數量、大小、顏色、位置不一定一致。
2． 雜質的形狀難以事先確定。
3． 由於布匹快速運動對光線產生反射，圖像中可能會存在大量的雜訊。
4． 在流水線上，對布匹進行檢測，有實時性的要求。
由於上述原因，圖像識別處理時應採取相應的演算法，提取雜質的特徵，進行模式識別，實現智能分析。
Color檢測
一般而言，從彩色CCD相機中獲取的圖像都是RGB圖像。也就是說每一個像素都由紅（R）綠（G）藍（B）三個成分組成，來表示RGB色彩空間中的一個點。問題在於這些色差不同於人眼的感覺。即使很小的雜訊也會改變顏色空間中的位置。所以無論我們人眼感覺有多麼的近似，在顏色空間中也不盡相同。基於上述原因，我們需要將RGB像素轉換成為另一種顏色空間CIELAB。目的就是使我們人眼的感覺盡可能的與顏色空間中的色差相近。
Blob檢測
根據上面得到的處理圖像，根據需求，在純色背景下檢測雜質色斑，並且要計算出色斑的面積，以確定是否在檢測范圍之內。因此圖像處理軟體要具有分離目標，檢測目標，並且計算出其面積的功能。
Blob分析（Blob Analysis）是對圖像中相同像素的連通域進行分析，該連通域稱為Blob。經二值化（Binary Thresholding）處理後的圖像中色斑可認為是blob。Blob分析工具可以從背景中分離出目標，並可計算出目標的數量、位置、形狀、方向和大小，還可以提供相關斑點間的拓撲結構。在處理過程中不是採用單個的像素逐一分析，而是對圖形的行進行操作。圖像的每一行都用遊程長度編碼(RLE）來表示相鄰的目標范圍。這種演算法與基於象素的演算法相比，大大提高處理速度。
結果處理和控制
應用程序把返回的結果存入資料庫或用戶指定的位置，並根據結果控制機械部分做相應的運動。
根據識別的結果，存入資料庫進行信息管理。以後可以隨時對信息進行檢索查詢，管理者可以獲知某段時間內流水線的忙閑，為下一步的工作作出安排；可以獲知內布匹的質量情況等等。

B. 視覺檢測的工作原理

視覺檢測涉及拍攝物體的圖像，對其進行檢測並轉化為數據供系統處理和分析，確保符合其製造商的質量標准。不符合質量標準的對象會被跟蹤和剔除。
掌握視覺檢測系統的工作原理對評估該系統對公司運作所做的貢獻十分重要。必須充分在設置視覺檢測系統時所涉及到的變數。正確設置這些變數，採用合適的容差，這對確保在動態的生產環境中有效而可靠地運行系統而言至關重要。如果一個變數調整或設計不正確，系統將連續出現錯誤剔除，證明使用不可靠。

C. 什麼是機器視覺工作原理是什麼

機器視覺是人工智慧正在快速發展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特徵，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。
工作原理：
機器視覺檢測系統採用CCD照相機將被檢測的目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號，圖像處理系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特徵，如面積、數量、位置、長度，再根據預設的允許度和其他條件輸出結果，包括尺寸、角度、個數、合格 / 不合格、有 / 無等，實現自動識別功能。

D. 視覺檢測的應用案例

在布匹的生產過程中，像布匹質量檢測這種有高度重復性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成，在現代化流水線後面常常可看到很多的檢測工人來執行這道工序，給企業增加巨大的人工成本和管理成本的同時，卻仍然不能保證100 %的檢驗合格率（即「零缺陷」）。對布匹質量的檢測是重復性勞動，容易出錯且效率低。
流水線進行自動化的改造，使布匹生產流水線變成快速、實時、准確、高效的流水線。在流水線上，所有布匹的顏色、及數量都要進行自動確認（以下簡稱「布匹檢測」）。採用機器視覺的自動識別技術完成以前由人工來完成的工作。在大批量的布匹檢測中，用人工檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。
特徵提取辨識
一般布匹檢測（自動識別）先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標准圖像，在此基礎上設定一定標准；然後拍攝被檢測的圖像，再將兩者進行對比。但是在布匹質量檢測工程中要復雜一些：
1． 圖像的內容不是單一的圖像，每塊被測區域存在的雜質的數量、大小、顏色、位置不一定一致。
2． 雜質的形狀難以事先確定。
3． 由於布匹快速運動對光線產生反射，圖像中可能會存在大量的雜訊。
4． 在流水線上，對布匹進行檢測，有實時性的要求。
由於上述原因，圖像識別處理時應採取相應的演算法，提取雜質的特徵，進行模式識別，實現智能分析。
Color檢測
一般而言，從彩色CCD相機中獲取的圖像都是RGB圖像。也就是說每一個像素都由紅（R）綠（G）籃（B）三個成分組成，來表示RGB色彩空間中的一個點。問題在於這些色差不同於人眼的感覺。即使很小的雜訊也會改變顏色空間中的位置。所以無論我們人眼感覺有多麼的近似，在顏色空間中也不盡相同。基於上述原因，我們需要將RGB像素轉換成為另一種顏色空間CIELAB。目的就是使我們人眼的感覺盡可能的與顏色空間中的色差相近。
Blob檢測
根據上面得到的處理圖像，根據需求，在純色背景下檢測雜質色斑，並且要計算出色斑的面積，以確定是否在檢測范圍之內。因此圖像處理軟體要具有分離目標，檢測目標，並且計算出其面積的功能。
Blob分析（Blob Analysis）是對圖像中相同像素的連通域進行分析，該連通域稱為Blob。經二值化（Binary Thresholding）處理後的圖像中色斑可認為是blob。Blob分析工具可以從背景中分離出目標，並可計算出目標的數量、位置、形狀、方向和大小，還可以提供相關斑點間的拓撲結構。在處理過程中不是採用單個的像素逐一分析，而是對圖形的行進行操作。圖像的每一行都用遊程長度編碼(RLE）來表示相鄰的目標范圍。這種演算法與基於象素的演算法相比，大大提高處理速度。
結果處理和控制
應用程序把返回的結果存入資料庫或用戶指定的位置，並根據結果控制機械部分做相應的運動。
根據識別的結果，存入資料庫進行信息管理。以後可以隨時對信息進行檢索查詢，管理者可以獲知某段時間內流水線的忙閑，為下一步的工作作出安排；可以獲知內布匹的質量情況等等。

E. 機器視覺演算法有哪些

機器視覺演算法基本步驟；
1、圖像數據解碼
2、圖像特徵提取
3、識別圖像中目標。
機器視覺是人工智慧正在快速發展的一個分支。
簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。
機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特徵，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

現在做視覺檢測的公司比較多，國內國外都有，許多視覺算是很好的。
能提供完整的機器視覺軟體解決方案，也可以為客戶提供演算法級的定製，覆蓋所有的工業應用領域，適用范圍比較廣。機器視覺的應用會越來越多，因為計算的水平越來越高，可以處理更復雜的視覺演算法；其實好多的東西，包括現在流行的GPS，最早都是外國的公司在做，程序都是中國人在做外包；
光機電的應用我個人覺得已經很成熟了，不會再有新東西。

F. 機器視覺檢測主要是什麼原理

機器視覺的缺陷檢測原理是基於對人眼檢測的模擬，用簡單的歸納思維來進行識別。正如生活中醫生對病人進行診斷，就是一個典型的歸納分類的行為。從最古老的望聞問切，到現在的B超，CT等現代化設備儀器，沒有哪一個醫生能夠單純靠肉眼就能直接判斷病情，只能觀察病人表現出的症狀和各種化驗檢測數據來推斷病情，這個時候，醫生所使用的就是一種歸納分類的思路，病人的單一症狀的分類與復合症狀的精確分類。
機器視覺缺陷檢測系統採用C攝像設備將被檢測的目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號，圖像處理系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的分類特徵，如面積、數量、位置、長度，再根據預設的允許度和其他條件輸出結果，包括尺寸、角度、個數、合格 / 不合格、有 / 無等，實現自動識別功能。
由於有了圖像處理還有計算機等等自動化設備的幫忙，機器視覺其實是遠遠超過人類的極限的，所以它的優勢也十分明顯，包括高效率、高精度、高自動化，以及能夠很好適應比較差的環境。所以在一些不適合人工作業的危險的工作環境，或者是我們人類視覺很難滿足要求的場合，機器視覺是可以用來代替人工視覺的。在這種檢測、測量、識別和定位等功能上，機器視覺更是能夠更好地勝任。除了以上這些，它還能夠提高生產效率以及自動化的程度，實現信息集成，所以在工業領域應用很廣泛，是智能製造很重要的基礎。

G. 計算機視覺中，目前有哪些經典的目標跟蹤演算法

第一章介紹運動的分類、計算機視覺領域中運動分析模型、計算機視覺領域運動檢測和目標跟蹤技術研究現狀、計算機視覺領域中運動分析技術的難點等內容；
第二章介紹傳統的運動檢測和目標跟蹤演算法，包括背景差分法、幀間差分法、光流場評估演算法等；
第三章介紹具有周期性運動特徵的低速目標運動檢測和跟蹤演算法，並以CCD測量系統為例介紹該演算法的應用；
第四章介紹高速運動目標識別和跟蹤演算法，並以激光通信十信標光捕獲和跟蹤系統為例介紹該演算法的應用；
第五章介紹具有復雜背景的目標運動檢測過程中採用的光流場演算法，包括正規化相關的特性及其改進光流場評估演算法，並介紹改進光流場演算法的具體應用；
第六章介紹互補投票法實現可信賴運動向量估計。

H. 視覺定位和視覺檢測技術有哪些共同點和不同點

視覺定位，視覺檢測，視覺測量都屬於機器視覺的領域。
首先來說共同點，同樣使用視覺演算法，因此在圖像預處理，圖像形態學，Blob分析，邊緣提取等方面的演算法以及思路是一樣的。大部分的視覺演算法庫提供的視覺演算法函數都是可以被調用的。
不同點，視覺定位類項目側重於精度，更多的需要配合自動化設備，比如說機器人，軸組等，在圖像處理後通過手眼標定演算法將像素坐標系轉化成其他的坐標，有時配合激光感測器等實現坐標系的統一。在應用場景方面，有2維定位抓取，3維無序抓取等。在移動機器人領域，視覺定位類項目又分為視覺SLAM等。綜上，視覺定位項目側重於多重技術的結合。視覺檢測技術側重於穩定性，演算法方面，結合深度學習，預處理演算法，圖像增強等實現對物體表面的缺陷檢測，字元識別等，在計算機視覺領域，有OCR字元檢測，人臉識別，自動駕駛等等。綜上，視覺檢測技術更側重於視覺演算法本身的深挖。

I. 上海眼控科技公司核心技術有哪些

對於人工智慧科技公司來說，想要長遠的發展下去就一定要擁有信得過的核心研發團隊，只有擁有了核心研發團隊才能不斷研發出核心技術產品，而上海眼控科技就是一家擁有自主研發團隊的人工智慧科技企業，不僅擁有業界內數一數二的研發技術人才，還擁有優於其他公司的核心技術，今天小編就跟大傢具體來聊聊，上海眼控科技公司核心技術有哪些？
眼控科技核心技術之一人臉識別
眼控科技的人臉識別技術，在公開數據集LFW中可達到99.75%的識別率，處於業界領先水平。通過人臉檢測及人臉三維矯正模型，可實現圖像中的人臉識別、人臉姿態識別以及人臉屬性識別。促進公安圖偵、車輛運輸、金融等行業從傳統向智能的轉變。
眼控科技核心技術之二物體識別
眼控科技的人臉識別技術，在公開數據集LFW中可達到99.75%的識別率，處於業界領先水平。通過人臉檢測及人臉三維矯正模型，可實現圖像中的人臉識別、人臉姿態識別以及人臉屬性識別。促進公安圖偵、車輛運輸、金融等行業從傳統向智能的轉變。
眼控科技核心技術之三圖像識別與處理
依託視覺識別模型演算法，我們能夠在不損失照片質量的前提下實現圖像降噪、超解析度重建、顏色復原、失焦修復、圖像去霧。
眼控科技核心技術之四行人檢索
通過深度學習的演算法模型與人類形體特點的結合，可對行人進行姿態識別及理解，從而提取深度特徵並用矢量來描述。經過矢量映射庫與神經網路的分析與整理，實現符合人類理解的高級檢索。
以上就是小編對上海眼控科技公司核心四大技術的具體闡述，相信大家看完以後對眼控科技已經有了非常深刻的理解了，如果你一直都是致力於研究人工智慧方面的技術，歡迎你加入眼控科技這個大家庭。