机器视觉，铝塑包装中机器视觉是如何检测应用的？
首先基于机器视觉和图像处理技术构建了一套铝塑包装缺陷检测的样品。然后在捕获各类无缺陷的铝塑包装的图像，提取其图像特征，建立模板库，再在流水线捕获待测铝塑包装图像，提取其图像特征，并与样品进行比较以确定包装类型，并检测是否存在缺陷，对存在缺陷的包装进行标记，为后续的缺陷包装剔除提供指令。
目前国内做视觉检测的公司比较多，深圳有家全帝科技还可以，特别是软件实力很强，一天检测能达到几万个，做的范围也挺广的，大大降低人工成本。
如何根据视觉的需求去配置相关配件？
工业电脑应用十分广泛，最近线上很多客户找到我们市场部，需求工业电脑用于机器视觉的。对于机器视觉的工业电脑有什么样的要求？他们对于工业电脑的配置选型要怎样做？小编来给你大概讲解一下机器视觉的工业电脑参数。
根据机器视觉项目选型工业电脑，仅供参考，具体得根据具体的算法和优化来选型相机像素颜色速度快慢同步异步相机数量工业电脑配置备注500W黑白快同步1I3 3220/4g/120g ssd/intel网口最低要求i3系列，适合定位和读码，测量和缺陷检测500W黑白快同步2-3个i5 3470/4g/120g ssd/intel网口最低要求i5系列，适合定位和读码，测量和缺陷检测500W黑白快同步4-6个i7 3770/4g/120g ssd/intel网口最低要求i7系列，适合定位和读码，测量和缺陷检测500W彩色快同步1个i5 3470/4g/120g ssd/intel网口最低要求i5系列，适合定位和读码，测量和缺陷检测500W彩色快同步2-3个i7 3770/4g/120g ssd/intel网口最低要求i7系列，适合定位和读码，测量和缺陷检测，彩色相机=3个黑白1000w黑白快同步2-3个i5 6500/8g/256G ssd/intel网口线扫8k同步1个i5 3470/4g/120g ssd/intel网口线扫8k同步2个i7 3770/8g/120g ssd/intel网口线扫16K同步1个i7 3770/8g/120g ssd/intel网口线扫16k同步2个i7 4790/i7 6700k，内存16G以上线扫的相机吃内存和gpu。
相机像素大小*帧数=图片大小，按照1000w为例，7帧，一张图片接近6M，比较大的，如果是彩色相机，就是6*3倍=18M；
如果130W,帧数50帧，也接近7M，属于比较快大的像素了，需要比较高的处理性能。
多相机处理，多采用多线程处理，一般来说是，一个线程一个相机为准。以上是一般的选型标准，通常2个500万黑白的相机，高帧率是14帧左右了，接近6M一张图片，两个就是12M，i5 3470的处理器gpu可以满足一般要求。
注意：相机尽量采用gige的，这类型的相机相对速度稳定，网口传输也稳定，工业电脑，一定要intel网口，多目项目时候，需要外扩，也需要pcie 的intel芯片网卡，才不会丢帧。usb由于接口可能容易不稳定，还有受干扰的问题，长容易丢帧，丢相机的问题，usb 2.0带宽不 u；usb 3.0贷款足了，但是不稳定，大面振相机，又以usb 3.0的相机为主流，有一定的牺牲稳定性。
相机是根据项目要求来选型，最主要的是项目要求精度和速度。涉及运动控制卡，只要求工业电脑有pci即可，控制卡的数据比较小，对cpu要求不是很大可忽略不计。
机器学习机器视觉电脑配置？
机器学习必须使用英伟达的显卡，可以使用CUDA显卡加速，减少训练模型的时间。显卡肯定是越多越好。我前几年用的是双路GTX1080Ti，现在显卡貌似价格还挺贵的，可以考虑下价格下来后入手RTX3080或者RTX3090，内存越大越好，32G或者64G加载大型数据集，需要占用很大内存。
处理器用英特尔酷睿i9 10900K，硬盘最好选固态1T
是用labview好还是用C？
LV配合VDM或者使用NI的VBAI，应该是目前行业里编程最快的了，而效果上C、C#、VB等调用HALCON则是公认最强的图像处理方式。
LabVIEW做视觉的话，看你用什么相机，不同的相机，其要求不一样，对卡的要求也就不同了，如USB，可能就没要求，如GIGE，则要求INTEL芯片的。另外还与你使用的相机有关系，很多国外的相机，支持IMAQdx驱动，可以直接用于NI视觉中，而某些国产的相机，则不支持IMAQdx，只能使用DLL，或ACTIVE进行驱动。工业机器人中为什么要做图像的预处理？
工业机器人中做图像预处理的原因是为了提高图像的质量和减少噪声，使得后续的机器视觉算法能够更好地处理图像。常用的机器视觉预处理步骤包括：灰度化、二值化、去噪、滤波等 。
还没有评论，来说两句吧...