基于LoG算法的水果热成像检测

传统的水果分级与损伤检测大多采用感官评定的方法,随着计算机视觉技术的发展,计算机视觉检测分级技术发展迅速.研究中针对解决水果损伤部位检测的问题提出了一种利用图像处理技术对水果热成像损伤部位进行检测的技术方案.本方案采用Laplacian of Gaussian(LoG)算法对损伤部位进行检测,使用高斯卷积模板抑制噪声,...     

计算机视觉技术在农产品品质检测中的应用

随着科技的日益进步,计算机运行速度也在显著提升。这使得计算机视觉技术在农产品品质检测中的应用范围逐渐扩大,也提升了农产品品质检测工作的自动化成绩及工作效率,并更好的适用了复杂的工作环境,同时避免了人工操作失误等。为此,笔者从简述计算机视觉技术入手,探究该技术在我国农产品品质检测工作中的具体应用。     

论述计算机视觉在工业领域中的应用

随着信息化技术以及广电技术的发展,计算机视觉技术也得到了不断提高以及应用。文章主要研究了计算机视觉技术在工业领域的应用,首先对计算机视觉技术进行了简单的介绍,其次又分别探讨了计算机视觉技术在焊缝跟踪控制以及晶振帽缺陷检测技术中的应用,分析了其在工业生产以及零件检测中所起到的作用。     

基于计算机视觉的缺陷检测方法

<正>在现代工业生产中，受生产环境复杂性和制造工艺局限性的影响，难免会造成生产产品表面的一些缺陷，如划痕、油渍、孔洞等（如图1所示），都是不可避免的问题，这些缺陷在一定程度上影响了产品外观，更有甚者会影响到产品的寿命和安全。工业产品缺陷检测技术应运而生，成为制造业领域极具社会效益和经济效益的重要技术。本文针对基于计算机视觉的缺陷检测方法进行了研究和分析。首先，介绍了计算机视觉技术在缺陷检测领域的发展现状。其次，对基于计算机视觉技术的缺陷检测进行分类，并对典型的计算机视觉方法进行分析介绍。最后，对基于计算机视觉技术的缺陷检测进行总结和展望。     

基于OPENCV的计算机视觉技术研究

随着计算机技术的快速发展,基于Opencv的计算机视觉技术水平获得了很大的提高。计算机视觉技术主要是实现人眼的分类、分割、跟踪、识别、判别决策等功能,在计算机视觉系统中创建3D、2D图像数据,以创建获取所需要信息的人工智能系统。本文主要基于Opencv计算机视觉技术来探讨在系统创建过程中存在着的问题以及相应的对策,以求获得对视觉技术的创新发展。     

计算机数据库入侵检测技术的思考

随着计算机网络技术的发展,网络的安全问题也随之涌现。因此,计算机数据库入侵检测技术对数据库起着关键的保护作用。本文主要对入侵检测技术做了简要介绍,提出了数据库入侵检测技术中存在的问题以增强数据库的安全。     

计算机视觉算法的图像处理技术研究

图像处理技术是在计算机技术不断发展过程中所衍生出的用途较为广泛的技术类型,将其用于水果检测分级当中,能够提升水果检测分级效率,优化水果检测分级标准,达到控制人工检测分级成本的目的,保障水果行业利润提升.文章从计算机视觉角度讨论数字图像处理方法,并以梨果检测分级作为数字图像处理研究对象,分析通过图像采集和预处理,提取梨果...     

基于计算机控制的机械设备视觉检测技术应用

作为一种新兴的检测技术,视觉检测技术是从计算机视觉研究发展起来的;以视觉传感器为基础的检测系统具有较强的抗干扰能力,检测效率较高,而且组成简单,能够很好的在生产现场进行在线、非接触检测与监控。本文对计算机视觉技术的工作原理、系统组成和在机械设备方面的运用进行研究。     

基于计算机视觉的手势识别技术综述

随着计算机性能的逐步提高和图像处理技术的不断发展,基于计算机视觉的手势识别技术成为研究热点。本文介绍了手势识别的主要分类,并详细介绍了基于视觉的手势识别技术的工作原理和工作流程。阐述了手势分割、特征提取和手势识别的技术方法。     

视觉跟踪技术发展和难点问题的分析

本文介绍了计算机视觉领域里的一种新兴技术即视觉跟踪技术.其中,主要介绍了视觉跟踪技术的产生、发展,同时也提到了跟踪技术中难点问题和解决思路.     

计算机视觉技术在铁路检测领域中的应用

随着铁路交通的快速发展和铁路线路的不断延伸，铁路检测技术在确保铁路安全、正常运营等方面扮演着至关重要的角色。传统的铁路检测方法主要依赖人工巡检和复杂的机械装置，这种方式存在效率低、成本高、易出错等问题。在这种情况下，引入计算机视觉技术成为一种可行的解决方案。计算机视觉技术指通过计算机对图像或视频进行处理和分析，从中提取有用信息，从而作出相应判断的技术。相较于传统的铁路检测方法，它具有自动化、高效性、精确性等优势。通过引入计算机视觉技术，可以实现对铁路线路、设备和安全等的全面检测和监控。     

计算机视觉检测技术探讨

本文介绍了计算机视觉检测技术的原理以及它的特点,并列举了它在现代制造业中的应用。本文在对这项技术作分析的基础上对于其所存在的问题作了明确且对其广阔的发展前景作了合理的预测。     

计算机视觉

计算机视觉是研究通过计算机实现视觉任务的技术和方法,它在20多年来得到了迅速的发展,并已应用在机器人、天文学、气象学、医学、物理学及化学诸多领域.但这并不意味着已经发展到成熟阶段,相反,它还处于很低的水平.它的突破性进展将依赖于人类对自身视学系统机理的更多了解,因此本文先简单介绍人的视觉信息处理再介绍计算机视觉.     

文本检测算法的发展与挑战

对自然场景中的文字进行识别和理解是大量计算机视觉应用的基础。文本检测算法旨在识别出自然图像中的文字信息,目前已经成为计算机视觉和智能信息处理领域研究的一个热点。本文首先对文本检测算法的目标、技术路线及其所面对的挑战进行了分析与介绍。然后回顾了几种经典的文本检测算法,并介绍了两种代表最新研究趋势的深度学习型文本检测算法。进一步,本文阐述了几个主流的文本检测数据集并总结了一些代表性文本检测算法在这些数据集上的检测结果。最后,本文讨论了文本检测的研究现状、面临的挑战和发展的趋势。      

基于改进yolov5的悬轨机器人控制系统设计与实现

近年来,随着深度学习技术的不断发展,计算机视觉技术已成为了一个极其重要的研究热点。文章针对现有计算机视觉系统中成本与算法可用性的平衡问题,设计了一款以树莓派4b为计算平台的悬轨机器人控制系统。该系统应用改进后的yolov5算法模型,实现对行人目标的识别检测。通过改进后的模型,在以人脸为识别目标时,精度可达到89%。     

基于虚拟多传感器信息融合的计算机视觉检测方法

在线计算机视觉检测系统的研究就是根据计算机视觉原理、综合利用与计算机视觉相近或相关学科的技术、研究出可以对工业过程生产线上刚性成品及其中间产品实现在线实时检测的系统。本文主要研究了基于虚拟多传感器信息融合的计算机视觉检测方法。     

基于深度卷积神经网络的小型民用无人机检测研究进展

小型民用无人机预警探测是公共安全领域的热点问题,也是视觉目标检测领域的研究难点。采用手工特征的经典目标检测方法在语义信息的提取和表征方面存在局限性,因此基于深度卷积神经网络的目标检测方法在近年已成为业内主流技术手段。围绕基于深度卷积神经网络的小型民用无人机检测技术发展现状,本文介绍了计算机视觉目标检测领域中基于深度卷积神经网络的双阶段算法和单阶段检测算法,针对小型无人机检测任务分别总结了面向静态图像和视频数据的无人机目标检测方法,进而探讨了无人机视觉检测中亟待解决的瓶颈性问题,最后对该领域研究的未来发展趋势进行了讨论和展望。     

一种基于两幅图像的三维重建方法

随着计算机技术的快速发展,三维重建技术早已成为计算机视觉研究的热点和难点之一,它的目标是利用多幅二维图像来恢复空间三维场景的几何结构。本文介绍了一种基于两幅图像的三维重建方法,即在已知摄像机内参数及对应两幅图像的前提下,通过特征检测、特征提取与匹配、本质矩阵的分解,进而运用三角测量原理得到三维坐标。     

基于计算机视觉的印刷包装品缺陷检测系统研究

为了提高印刷包装品的生成效率和质量,基于计算机视觉的印刷包装品缺陷检测系统在包装印刷领域得到了应用。因此,本文在分析计算机视觉检测技术的基础上,从系统结构、系统检测原理和系统检测流程几方面对基于计算机视觉的印刷包装品缺陷检测系统展开了研究,从而为关注这一话题的人们提供参考。     

协同视觉显著性检测方法综述

协同视觉显著性检测是视觉注意力计算领域中一个快速发展的新兴分支,致力于检测多幅相关场景图像中的公共显著目标,在各种计算机视觉任务中有广泛应用.考虑到特征提取策略的设计是协同视觉显著性检测当前研究的重点,本文首先根据特征提取策略的不同对现有的协同视觉显著检测方法进行了分类介绍和定性分析.其次,通过在5个公开数据库上的主观和定量对比,对各流行算法的性能进行了评估,分析了特征提取策略对算法性能的影响以及各数据库的复杂度,并验证了协同视觉显著性检测和视觉显著性检测的区别.最后,对本文工作进行了总结,并对当前研究中存在的问题和未来的研究工作进行了讨论.