视觉识别与检索算法

A. 机器视觉的应用案例

在布匹的生产过程中，像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序，给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时，却仍然不能保证100 %的检验合格率（即“零缺陷”）。对布匹质量的检测是重复性劳动，容易出错且效率低。
流水线进行自动化的改造，使布匹生产流水线变成快速、实时、准确、高效的流水线。在流水线上，所有布匹的颜色、及数量都要进行自动确认（以下简称“布匹检测”）。采用机器视觉的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。在大批量的布匹检测中，用人工检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
特征提取辨识
一般布匹检测（自动识别）先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。但是在布匹质量检测工程中要复杂一些：
1． 图像的内容不是单一的图像，每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。
2． 杂质的形状难以事先确定。
3． 由于布匹快速运动对光线产生反射，图像中可能会存在大量的噪声。
4． 在流水线上，对布匹进行检测，有实时性的要求。
由于上述原因，图像识别处理时应采取相应的算法，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。
Color检测
一般而言，从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红（R）绿（G）蓝（B）三个成分组成，来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。所以无论我们人眼感觉有多么的近似，在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因，我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。目的就是使我们人眼的感觉尽可能的与颜色空间中的色差相近。
Blob检测
根据上面得到的处理图像，根据需求，在纯色背景下检测杂质色斑，并且要计算出色斑的面积，以确定是否在检测范围之内。因此图像处理软件要具有分离目标，检测目标，并且计算出其面积的功能。
Blob分析（Blob Analysis）是对图像中相同像素的连通域进行分析，该连通域称为Blob。经二值化（Binary Thresholding）处理后的图像中色斑可认为是blob。Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。在处理过程中不是采用单个的像素逐一分析，而是对图形的行进行操作。图像的每一行都用游程长度编码(RLE）来表示相邻的目标范围。这种算法与基于象素的算法相比，大大提高处理速度。
结果处理和控制
应用程序把返回的结果存入数据库或用户指定的位置，并根据结果控制机械部分做相应的运动。
根据识别的结果，存入数据库进行信息管理。以后可以随时对信息进行检索查询，管理者可以获知某段时间内流水线的忙闲，为下一步的工作作出安排；可以获知内布匹的质量情况等等。

B. 视觉检测的工作原理

视觉检测涉及拍摄物体的图像，对其进行检测并转化为数据供系统处理和分析，确保符合其制造商的质量标准。不符合质量标准的对象会被跟踪和剔除。
掌握视觉检测系统的工作原理对评估该系统对公司运作所做的贡献十分重要。必须充分在设置视觉检测系统时所涉及到的变量。正确设置这些变量，采用合适的容差，这对确保在动态的生产环境中有效而可靠地运行系统而言至关重要。如果一个变量调整或设计不正确，系统将连续出现错误剔除，证明使用不可靠。

C. 什么是机器视觉工作原理是什么

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
工作原理：
机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。

D. 视觉检测的应用案例

在布匹的生产过程中，像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序，给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时，却仍然不能保证100 %的检验合格率（即“零缺陷”）。对布匹质量的检测是重复性劳动，容易出错且效率低。
流水线进行自动化的改造，使布匹生产流水线变成快速、实时、准确、高效的流水线。在流水线上，所有布匹的颜色、及数量都要进行自动确认（以下简称“布匹检测”）。采用机器视觉的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。在大批量的布匹检测中，用人工检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
特征提取辨识
一般布匹检测（自动识别）先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。但是在布匹质量检测工程中要复杂一些：
1． 图像的内容不是单一的图像，每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。
2． 杂质的形状难以事先确定。
3． 由于布匹快速运动对光线产生反射，图像中可能会存在大量的噪声。
4． 在流水线上，对布匹进行检测，有实时性的要求。
由于上述原因，图像识别处理时应采取相应的算法，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。
Color检测
一般而言，从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红（R）绿（G）篮（B）三个成分组成，来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。所以无论我们人眼感觉有多么的近似，在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因，我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。目的就是使我们人眼的感觉尽可能的与颜色空间中的色差相近。
Blob检测
根据上面得到的处理图像，根据需求，在纯色背景下检测杂质色斑，并且要计算出色斑的面积，以确定是否在检测范围之内。因此图像处理软件要具有分离目标，检测目标，并且计算出其面积的功能。
Blob分析（Blob Analysis）是对图像中相同像素的连通域进行分析，该连通域称为Blob。经二值化（Binary Thresholding）处理后的图像中色斑可认为是blob。Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。在处理过程中不是采用单个的像素逐一分析，而是对图形的行进行操作。图像的每一行都用游程长度编码(RLE）来表示相邻的目标范围。这种算法与基于象素的算法相比，大大提高处理速度。
结果处理和控制
应用程序把返回的结果存入数据库或用户指定的位置，并根据结果控制机械部分做相应的运动。
根据识别的结果，存入数据库进行信息管理。以后可以随时对信息进行检索查询，管理者可以获知某段时间内流水线的忙闲，为下一步的工作作出安排；可以获知内布匹的质量情况等等。

E. 机器视觉算法有哪些

机器视觉算法基本步骤；
1、图像数据解码
2、图像特征提取
3、识别图像中目标。
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。
简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

现在做视觉检测的公司比较多，国内国外都有，许多视觉算是很好的。
能提供完整的机器视觉软件解决方案，也可以为客户提供算法级的定制，覆盖所有的工业应用领域，适用范围比较广。机器视觉的应用会越来越多，因为计算的水平越来越高，可以处理更复杂的视觉算法；其实好多的东西，包括现在流行的GPS，最早都是外国的公司在做，程序都是中国人在做外包；
光机电的应用我个人觉得已经很成熟了，不会再有新东西。

F. 机器视觉检测主要是什么原理

机器视觉的缺陷检测原理是基于对人眼检测的模拟，用简单的归纳思维来进行识别。正如生活中医生对病人进行诊断，就是一个典型的归纳分类的行为。从最古老的望闻问切，到现在的B超，CT等现代化设备仪器，没有哪一个医生能够单纯靠肉眼就能直接判断病情，只能观察病人表现出的症状和各种化验检测数据来推断病情，这个时候，医生所使用的就是一种归纳分类的思路，病人的单一症状的分类与复合症状的精确分类。
机器视觉缺陷检测系统采用C摄像设备将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的分类特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。
由于有了图像处理还有计算机等等自动化设备的帮忙，机器视觉其实是远远超过人类的极限的，所以它的优势也十分明显，包括高效率、高精度、高自动化，以及能够很好适应比较差的环境。所以在一些不适合人工作业的危险的工作环境，或者是我们人类视觉很难满足要求的场合，机器视觉是可以用来代替人工视觉的。在这种检测、测量、识别和定位等功能上，机器视觉更是能够更好地胜任。除了以上这些，它还能够提高生产效率以及自动化的程度，实现信息集成，所以在工业领域应用很广泛，是智能制造很重要的基础。

G. 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法

第一章介绍运动的分类、计算机视觉领域中运动分析模型、计算机视觉领域运动检测和目标跟踪技术研究现状、计算机视觉领域中运动分析技术的难点等内容；
第二章介绍传统的运动检测和目标跟踪算法，包括背景差分法、帧间差分法、光流场评估算法等；
第三章介绍具有周期性运动特征的低速目标运动检测和跟踪算法，并以CCD测量系统为例介绍该算法的应用；
第四章介绍高速运动目标识别和跟踪算法，并以激光通信十信标光捕获和跟踪系统为例介绍该算法的应用；
第五章介绍具有复杂背景的目标运动检测过程中采用的光流场算法，包括正规化相关的特性及其改进光流场评估算法，并介绍改进光流场算法的具体应用；
第六章介绍互补投票法实现可信赖运动向量估计。

H. 视觉定位和视觉检测技术有哪些共同点和不同点

视觉定位，视觉检测，视觉测量都属于机器视觉的领域。
首先来说共同点，同样使用视觉算法，因此在图像预处理，图像形态学，Blob分析，边缘提取等方面的算法以及思路是一样的。大部分的视觉算法库提供的视觉算法函数都是可以被调用的。
不同点，视觉定位类项目侧重于精度，更多的需要配合自动化设备，比如说机器人，轴组等，在图像处理后通过手眼标定算法将像素坐标系转化成其他的坐标，有时配合激光传感器等实现坐标系的统一。在应用场景方面，有2维定位抓取，3维无序抓取等。在移动机器人领域，视觉定位类项目又分为视觉SLAM等。综上，视觉定位项目侧重于多重技术的结合。视觉检测技术侧重于稳定性，算法方面，结合深度学习，预处理算法，图像增强等实现对物体表面的缺陷检测，字符识别等，在计算机视觉领域，有OCR字符检测，人脸识别，自动驾驶等等。综上，视觉检测技术更侧重于视觉算法本身的深挖。

I. 上海眼控科技公司核心技术有哪些

对于人工智能科技公司来说，想要长远的发展下去就一定要拥有信得过的核心研发团队，只有拥有了核心研发团队才能不断研发出核心技术产品，而上海眼控科技就是一家拥有自主研发团队的人工智能科技企业，不仅拥有业界内数一数二的研发技术人才，还拥有优于其他公司的核心技术，今天小编就跟大家具体来聊聊，上海眼控科技公司核心技术有哪些？
眼控科技核心技术之一人脸识别
眼控科技的人脸识别技术，在公开数据集LFW中可达到99.75%的识别率，处于业界领先水平。通过人脸检测及人脸三维矫正模型，可实现图像中的人脸识别、人脸姿态识别以及人脸属性识别。促进公安图侦、车辆运输、金融等行业从传统向智能的转变。
眼控科技核心技术之二物体识别
眼控科技的人脸识别技术，在公开数据集LFW中可达到99.75%的识别率，处于业界领先水平。通过人脸检测及人脸三维矫正模型，可实现图像中的人脸识别、人脸姿态识别以及人脸属性识别。促进公安图侦、车辆运输、金融等行业从传统向智能的转变。
眼控科技核心技术之三图像识别与处理
依托视觉识别模型算法，我们能够在不损失照片质量的前提下实现图像降噪、超分辨率重建、颜色复原、失焦修复、图像去雾。
眼控科技核心技术之四行人检索
通过深度学习的算法模型与人类形体特点的结合，可对行人进行姿态识别及理解，从而提取深度特征并用矢量来描述。经过矢量映射库与神经网络的分析与整理，实现符合人类理解的高级检索。
以上就是小编对上海眼控科技公司核心四大技术的具体阐述，相信大家看完以后对眼控科技已经有了非常深刻的理解了，如果你一直都是致力于研究人工智能方面的技术，欢迎你加入眼控科技这个大家庭。