技术栈
相机
放羊郎
6 天前
数码相机
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相机
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五点法
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相对位姿
五点法求解相机的相对位姿
ref:An Efficient Solution to theFive-Point Relative Pose Problem
格林威
18 天前
人工智能
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数码相机
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opencv
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计算机视觉
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视觉检测
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相机
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工业镜头
液态透镜技术在工业镜头中的应用?
在工业视觉检测中,“换场景就卡壳”是常见难题——检测20mm的大零件要换长焦镜头,测2mm的小零件得换短焦镜头,调焦还得手动拧旋钮,少则5分钟、多则半小时,严重拖慢生产节奏。而液态透镜技术,彻底打破了这一局限——它不用机械结构,靠电压控制液体形态就能实现“毫秒级变焦对焦”,从远到近、从大到小的检测需求,一套镜头就能搞定。下面从技术原理到应用场景,拆解液态透镜技术如何让工业镜头更灵活。
视觉AI
25 天前
人工智能
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机器人
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视觉检测
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相机
如何实现 5 μm 精度的视觉检测?不仅仅是相机的事
在电子制造、陶瓷检测、半导体等高精度领域,检测精度往往被要求达到 微米级(μm)。例如,陶瓷片外观检测和微孔检测常常提出 5 μm 精度 的指标。很多人第一反应是“买一台高分辨率相机就行了”,但事实远没有这么简单。本文将从相机、镜头、光学系统、运动平台等多个维度,系统性地解答 如何实现 5 μm 精度的视觉检测。
机器视觉知识推荐、就业指导
1 个月前
相机
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机器视觉
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工业相机
工业机器视觉相机曝光功能的讲解
今天我们来聊聊工业相机中的曝光功能,相信不少小伙伴对这个话题感兴趣。曝光功能在机器视觉系统中至关重要,因为它直接影响到拍摄的图像亮度和质量。今天的内容分成两部分,一部分是对曝光时间的基本概念讲解,另一部分是如何设置曝光参数。我们一起来看看吧!
格林威
1 个月前
人工智能
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数码相机
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yolo
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计算机视觉
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视觉检测
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制造
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相机
机器视觉在半导体制造中有哪些检测应用
半导体芯片的生产,是一场“在纳米尺度上绣花”的精密战役——从晶圆到封装,数百道工序环环相扣,任何微小瑕疵都可能导致芯片失效。人工检测既达不到微米级精度,也扛不住高频次重复操作,而机器视觉凭借“看得准、判得快、稳得住”的特性,成了半导体制造中不可或缺的“质检员”。
格林威
1 个月前
人工智能
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深度学习
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数码相机
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机器学习
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计算机视觉
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视觉检测
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相机
机器视觉检测如何使用360 度全景成像镜头进行AI 瑕疵检测
AI机器视觉在外观瑕疵(划痕、凹坑、色差等)检测中的应用持续深化,但传统“多相机拼接成像”存在效率低、易漏检、硬件成本高等问题。随着AI算法对“细粒度瑕疵”识别能力的突破,成像系统对“全视角覆盖、高精度捕捉、低成本部署”的需求愈发迫切——360度全景成像镜头成为破局关键。
大家的笔记本
1 个月前
linux
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arm开发
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相机
jetson orin super nano(arm linux系统)上读取大恒图像工业相机(型号MER-050-560U3C)教程
Jetson 上完整安装 Galaxy SDK + Python gxipy 并运行相机的步骤脚本通过链接【https://www.daheng-imaging.com/index.php?m=content&c=index&a=lists&catid=59&czxt=30&sylx=21&syxj=#mmd】下载以下文件:
机器视觉知识推荐、就业指导
1 个月前
相机
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机器视觉
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相机选型
工业相机与镜头的靶面尺寸详解:选型避坑指南
在机器视觉系统中,相机与镜头的靶面尺寸匹配是一个非常关键却又经常被忽略的细节。选错了,不但影响图像质量,还可能导致画面“黑角”、视野不符、镜头浪费等问题。
格林威
1 个月前
人工智能
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数码相机
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yolo
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计算机视觉
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视觉检测
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相机
工业检测机器视觉为啥非用工业相机?普通相机差在哪?
手机拍照能美颜,单反画质能打,但到了工厂流水线,它们全都“不好使”。机器视觉要的不是“拍得好看”,而是“拍得靠谱”——工业相机的能耐,恰恰藏在这些普通相机搞不定的细节里。
hjlgs
1 个月前
相机
产线相机问题分析思路
现象:复现问题 原因:问题分析、溯源,定位根本原因; 方案:提出解决方案、规避措施 验证:导入、验证方案是否可行(先小批量、再大批量);
weixin_46846685
1 个月前
图像处理
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相机
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ct
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视觉
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pet
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x射线
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成像原理
电磁波成像(X射线、CT成像)原理简介
大多数图像的形成离不开一个照射源、场景元素以及一个探测器,场景元素对照射源能量的反射或吸收被探测器检测到,就可以产生对应的图像。
Geek 研究僧
2 个月前
人工智能
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数码相机
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智能硬件
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相机
大疆 Osmo 360:双 1 英寸 + 8K/50fps,改写全景相机市场格局
作为一名大疆的资深用户,除了扫地机器人、户外电源和如影,我已经基本集齐了大疆全家桶了:Pocket 3、Action 4、Osmo 360、Air3S、Mic2、RS4,让我的视频拍摄工作可以说是如虎添翼了。
海鸥_
2 个月前
计算机视觉
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相机
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slam
常见的相机模型针孔/鱼眼(Pinhole,Mei,K
相机相关:相机模型与畸变模型 相机的成像模型(Pinhole + Omni)和畸变模型(RanTan, FOV, EQUI) 描述相机的模型需要两部分:
格林威
2 个月前
人工智能
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深度学习
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数码相机
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yolo
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计算机视觉
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视觉检测
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相机
面阵 vs 线阵相机:怎么选不踩坑?选型公式直接套用
在工业视觉里,选相机不是“看参数选贵的”,而是先分清“面阵”和“线阵”——前者是“一次性拍全图”,后者是“线状扫大图”,适用场景完全不同。今天用简洁的逻辑,拆解两者的核心差异,再给上面阵、线阵的选型计算公式,帮你按需求精准匹配,避免买错浪费。
lovod
2 个月前
线性代数
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计算机视觉
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机器人
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相机
【视觉SLAM十四讲】相机与图像
Zf=−XX′=−YY′ (像是倒立的) \frac{Z}{f}=-\frac{X}{X'}=-\frac{Y}{Y'} ~~~ (像是倒立的) fZ=−X′X=−Y′Y (像是倒立的)
爱凤的小光
2 个月前
相机
线阵相机和镜头选型案例介绍
1.行频(Acquisition Line Rate):即相机每秒钟输出的图行数。在自由运行模式下,行频自行设定;在触发模式下,行频与输入的行信号有关。 2.行高(Height):行高是指拼成一帧图像所需要的行数,即一帧图像的纵向分辨率。 3.帧率:行高线阵相机的帧率与行频成正比,与行高成反比关系。即,帧率 = 行频 / 行高
单单单单点
2 个月前
图像处理
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计算机视觉
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c#
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相机
C# 相机内存复用(减少图像采集耗时)以及行数复用
我们在做图像处理时,都会对一些相机的SDK进行开发完成图像采集的操作,为后续图像处理做准备。本文主要的目的是降低图像采集的耗时,应用在一些高速检测的场景下。利用循环队列+内存复用的方式,去掉或者减少新建内存的时间。
yuweififi
2 个月前
自动驾驶
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相机
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去畸变
鱼眼相机去畸变的算法原理(一)
自动驾驶apa中的鱼眼相机标定,图像去畸变。来来回回做了几次。先前对原理一直了解不够深入。最近集中研究了一下,分几篇文章分别介绍一下原理,实现代码。
柠檬甜不甜呀
2 个月前
数码相机
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相机
视觉采集模块的用法
采集模块中最基础的单元就是图像源模块,其中图像的输入方式包括相机输入、本地图像、SDK三种。添加图像源后,需要对内部的参数进行对应的配置,正常我们连接相机后图像源选择我们对应的连接相机。
qq_52609913
2 个月前
图像处理
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计算机视觉
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自动化
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相机
VC6800智能相机:赋能智能制造,开启AI视觉新纪元
在工业自动化与智能化浪潮奔涌的今天,精准、高效、智能的视觉检测已成为提升生产力和品质的关键核心。VC6800智能相机应运而生,它不仅仅是一部相机,更是一个集强大视觉硬件与前沿AI算法于一身的 “工业智眼”,正深刻改变着各个领域的生产方式。