机器视觉

机器视觉知识推荐、就业指导

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。

机器视觉的手机柔性屏贴合应用在智能手机制造领域，柔性屏逐渐成为智能手机的主流选择，柔性屏因其轻便、易于弯曲的特性，已成为现代电子设备的重要组成部分，但同时也带来了前所未有的制造挑战。柔性屏与传统刚性玻璃屏有本质区别，它容易形变，还常常伴随着高透、反光甚至微曲面的特征。这意味着无论是屏幕本身的位置，还是膜片或盖板的姿态，差一丝一毫都可能产生气泡、翘边甚至贴合错位。

智能相机还是视觉系统？一文讲透工业视觉两大选择的取舍之道在工业自动化生产不断普及的今天，视觉技术已经成为现代工业自动化不可或缺的一部分。从产品质量检测、尺寸测量，到机器人引导和物流分拣，视觉系统正以高效、精准的方式推动着工业生产的智能化进程。然而，当企业真正打算引入视觉技术时，很多人都会面临一个现实的选择题，是选择高度集成、开箱即用的智能相机，还是部署功能强大、可深度定制的工业机器视觉系统？这个问题没有标准答案，只有最适合自身需求的解决方案。

VisionProC#联合编程相机实战开发上章已经讲过C#连接相机的方法本章讲一个相机实战开发示例通过C#连接的相机拍去照片然后进行图片检测分析结果展示窗体上和选择指定图片显示(弹出文件夹选择) 和拍去的照片保存以及相机参数配置窗体和TBlock作业配置使用了Menu菜单栏

音视频牛哥

机器人视频感知架构深度解析：7条技术法则，打造低延迟实时感知与交互过去几年，机器人行业像过山车一样经历了极端起伏：从资本的狂热追捧，到泡沫破裂后的冷静回归。尤其是 2024 年之后，整个行业进入“去伪存真”的阶段，投资人和客户提出的终极问题不再是“能不能做出炫酷 Demo”，而是“能否规模化量产、在真实场景稳定运行”。

机器视觉的手机柔性屏贴膜应用在当今这个工业自动化飞速发展的时代，机器视觉让冷冰冰的设备也能像人一样“看见”并做出精准判断。尤其是我们每天不离手的智能手机，柔性屏渐渐成了主流。而给这种屏幕贴膜，背后其实是一场高精度的技术协作。柔性屏不像传统玻璃是硬的，容易形变，还常常伴随着高透、反光甚至微曲面的特征。这就意味着，无论是屏幕本身的位置，还是膜片的姿态，差一丝一毫都可能产生气泡、翘边甚至贴合错位。而这个时候，MasterAlign视觉系统就派上了大用场。

机器视觉的磁芯定位贴合应用在现代工业生产里，定位贴膜工艺对精度和效率要求极高，机器视觉技术为其带来革命性突破。该技术借助高分辨率相机，像“电子眼”般快速捕捉贴膜与被贴物体图像，机器视觉系统再深度分析，精准获取位置、形状、尺寸等参数，迅速算出最佳贴膜路径与位置。其优势突出，精度上实现毫米级控制，大幅降低次品率，提升产品质量；效率上达成高速自动化作业，突破人工速度限制，提高生产效率，还节省了人力成本。

音视频牛哥

打通视频到AI的第一公里：轻量RTSP服务如何重塑边缘感知入口？在 AI 系统大规模部署、设备边缘化、数据实时化趋势下，视频能力的部署方式正迎来深刻变革。2025世界人工智能大会（WAIC）上，视频感知与智能决策之间的“连接效率”成为关键话题。而在这场连接能力的竞争中，轻量级、标准化、可控的 RTSP 视频服务，正逐渐成为智能系统的刚需组件。

深度图像滤波深度图像滤波是三维计算机视觉中的核心环节，旨在优化原始深度数据的质量，提升后续任务（如三维重建、物体识别、场景理解）的性能。本文讲解六种常见滤波：1.去噪滤波、2.边缘滤波、3.空域滤波、4.时域滤波、5.填洞滤波及6.各向异性滤波。

相机参数的格式与作用在计算机视觉中，相机标定是非常重要的一步，主要目的是从图像中恢复出物体的三维信息。为了做到这一点，我们需要了解和使用一系列的数学工具，这些工具描述了相机的成像过程，包括相机的内参、外参、畸变系数、投影矩阵和矫正矩阵。本文主要讲解相机参数的格式与作用，相机标定可参考这篇博文相机标定

基于ROS2进行相机标定,并通过测试相机到棋盘格之间的距离进行验证在视觉系统中，相机标定是获取准确空间信息的关键步骤。本文介绍基于Docker创建可移植、可复现的ROS2相机标定环境，并通过测试相机到棋盘格之间的距离进行验证。也可用于某些场景下的单目测距离。

机器视觉的布料丝印应用在纺织印染行业，布料丝印工艺的精度直接决定产品外观质量与市场竞争力。传统丝印设备依赖机械定位与人工校准，面对高密度图案、柔性面料或复杂纹理时，易出现套色偏移、油墨渗透不均等问题，导致良品率波动与生产成本攀升。

正运动技术

机器视觉运动控制一体机在SCARA机器人柔振盘上下料的应用SCARA机器人是一种高效、高精度的圆柱坐标系工业机器人，专精于装配任务。其独特的机械结构赋予其在特定方向（通常是XY平面）高度顺应性，同时在垂直方向保持优异刚性。

机器视觉对位中的常见模型与技术原理在工业自动化领域，机器视觉对位技术是实现精密制造的核心环节，其本质是通过光学成像与算法解析，精确计算目标物体的位置和姿态偏差，并引导执行机构完成校正。根据应用场景的精度需求、物体尺寸和环境约束，业界发展出多种对位模型，主要可分为自对位模型和映射对位模型两大类。

C#Halcon从零开发_Day14_AOI缺陷检测策略1_Bolb分析+特征分析_饼干破损检测*缺陷检测策略1：Blob分析+特征分析(1) 图像预处理目的：增强目标与背景的对比度，抑制噪声。常用算子：

深圳安锐科技有限公司

变焦位移计：机器视觉如何克服人工疲劳与主观影响？精准对结构安全实时监测变焦视觉位移监测与人工监测的对比人工监测是依靠目测检查或借助于全站仪，水准仪，RTK等便携式仪器测量得到的信息，但是随着整个行业的发展，传统的人工监测方法已经不能满足监测需求，从人工监测到自动化监测已是必然趋势。

钱彬 (Qian Bin)

一文掌握工业相机选型计算目录一、基本概念1.1 物方和像方1.2 工作距离和视场1.3 放大倍率1.4 相机芯片尺寸二、公式计算

机器视觉对位手机中框点胶的应用在手机制造的精密世界里，每一个环节都关乎着产品的最终品质，而手机中框点胶工艺更是其中关键一环。点胶不仅起到固定内部组件、增强结构强度的作用，还影响着手机的防水、防尘性能。然而，随着手机设计日益轻薄化、复杂化，传统点胶方式已难以满足高精度、高效率的生产需求，此时，机器视觉技术应运而生，成为手机中框点胶工艺升级的强大助力，其中，MasterAlign视觉对位系统更是脱颖而出。

机器视觉光源选型解析：照亮工业检测的“智慧之眼”在机器视觉系统中，光源如同“智慧之眼”，不仅影响着图像的清晰度，更直接关系到系统的检测精度和稳定性。并且在实际的应用场景中，同样的检测任务，不同的光源下效果大相径庭。今天，就让我们一起揭开机器视觉光源选型的神秘面纱。

机器视觉的平板电脑屏幕组件覆膜应用在现代智能制造业中，平板电脑屏幕组件覆膜工序是确保产品外观和功能完整性的重要环节。随着技术的进步，传统的覆膜方式已经无法满足高速度、高精度的生产需求。而MasterAlign视觉系统的出现，将传统覆膜工艺转变为智能化、自动化的生产流程。在高速运转的覆膜机上，视觉系统通过高帧率工业相机实时捕捉屏幕组件的位置和状态，确保覆膜的精准度和一致性。