異構處理使機器視覺應用成為可能

209254 2022-11-25 | pdf | 194.36KB | 次下載 | 免費

資料介紹

隨著自動化水平的提高以支持提高生產力的驅動力，工業成像和機器視覺應用在工業控制中變得越來越普遍。為了兌現提高效率的承諾，圖像處理系統需要高速運行以確保節拍時間（每個新單元開始生產之間的平均時間）盡可能短。隨著自動化水平的提高以支持提高生產力的驅動力，工業成像和機器視覺應用在工業控制中變得越來越普遍。為了兌現提高效率的承諾，圖像處理系統需要高速運行以確保節拍時間（每個新單元開始生產之間的平均時間）盡可能短。與此同時，市場上也出現了高分辨率攝像頭，能夠進行高清記錄，可以支持對生產線上元器件極其精細的細節進行成像。由于使用千兆以太網網絡，他們能夠高速傳送這些高質量圖像。因此，圖像處理軟件的高性能至關重要。與此同時，市場上也出現了高分辨率攝像頭，能夠進行高清記錄，可以支持對生產線上元器件極其精細的細節進行成像。由于使用千兆以太網網絡，他們能夠高速傳送這些高質量圖像。因此，圖像處理軟件的高性能至關重要。這表明在硬件中實現關鍵算法，但工業圖像處理的靈活性至關重要。不同類型的組件和組件需要特別注意某些視覺特征。組裝后對 PCB 的檢查通常是檢測焊道中的斷裂和擠壓，這些可能表明可能的故障源。檢查發動機歧管可能會尋找未對準或缺失的緊固件。盡管這些任務可能使用通用模塊（例如邊緣檢測和模式匹配）來識別感興趣的區域，但每個任務都需要自己的一組圖像處理例程來執行完整的檢測任務。這表明在硬件中實現關鍵算法，但工業圖像處理的靈活性至關重要。不同類型的組件和組件需要特別注意某些視覺特征。組裝后對 PCB 的檢查通常是檢測焊道中的斷裂和擠壓，這些可能表明可能的故障源。檢查發動機歧管可能會尋找未對準或缺失的緊固件。盡管這些任務可能使用通用模塊（例如邊緣檢測和模式匹配）來識別感興趣的區域，但每個任務都需要自己的一組圖像處理例程來執行完整的檢測任務。當需要圖像處理子系統來協助設置自動化時，靈活性將變得更加重要。圖像處理不僅對于檢查來說變得必不可少，而且對于幫助定位機器人系統和訓練它們也變得必不可少。傳統上，機器人會使用仔細計算的運動曲線進行編程，而現在它們開始使用視野內的攝像頭和物體來對齊自身并確定它們需要拾取和處理哪些組件。要運行此類成像應用程序，開發人員需要一個功能工具包，該工具包可以輕松地在平臺上組裝，并具有實時運行算法所需的性能。當需要圖像處理子系統來協助設置自動化時，靈活性將變得更加重要。圖像處理不僅對于檢查來說變得必不可少，而且對于幫助定位機器人系統和訓練它們也變得必不可少。傳統上，機器人會使用仔細計算的運動曲線進行編程，而現在它們開始使用視野內的攝像頭和物體來對齊自身并確定它們需要拾取和處理哪些組件。要運行此類成像應用程序，開發人員需要一個功能工具包，該工具包可以輕松地在平臺上組裝，并具有實時運行算法所需的性能。以 OpenCV 庫的形式提供了一個可視化工具包，它為包括工業在內的多種形式的圖像處理提供了一組基本功能。開源的 OpenCV 庫現在擁有數百萬行代碼，已迅速成為許多領域圖像處理的熱門選擇。到 2016 年，SourceForge 存儲庫記錄了該庫的超過 1300 萬次下載。以 OpenCV 庫的形式提供了一個可視化工具包，它為包括工業在內的多種形式的圖像處理提供了一組基本功能。開源的 OpenCV 庫現在擁有數百萬行代碼，已迅速成為許多領域圖像處理的熱門選擇。到 2016 年，SourceForge 存儲庫記錄了該庫的超過 1300 萬次下載。OpenCV 涵蓋了圖像處理和機器視覺應用程序所需的許多功能，從基本的像素級操作（例如通過特征提取的閾值處理）到基于機器學習技術（例如深度學習）的對象識別。它的功能可從 C/C++、Java 和 Python 等語言獲得。OpenCV 涵蓋了圖像處理和機器視覺應用程序所需的許多功能，從基本的像素級操作（例如通過特征提取的閾值處理）到基于機器學習技術（例如深度學習）的對象識別。它的功能可從 C/C++、Java 和 Python 等語言獲得。從 C++ 訪問，OpenCV 使用“cv”命名空間中的類和函數提供其服務。例如，要檢索存儲的圖像并顯示，開發人員首先通過創建基于 cv:Mat 類的對象來創建合適的圖像數組。函數 cv::imread() 在賦值中用于將圖像數據插入到使用 cv::Mat 聲明的數組中：從 C++ 訪問，OpenCV 使用“cv”命名空間中的類和函數提供其服務。例如，要檢索存儲的圖像并顯示，開發人員首先通過創建基于 cv:Mat 類的對象來創建合適的圖像數組。函數 cv::imread() 在賦值中用于將圖像數據插入到使用 cv::Mat 聲明的數組中：cv::Mat 圖像（高度、寬度、像素類型）；