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。     

浅析计算机视觉技术在农产品检测及分级中的应用

随着农产品进出口贸易以及国家对农产品质量的高度重视的背景下,农产的检测及分级也成为了目前加快农产品整体水平的二代解决的问题,然而,随着计算机软硬件级设备的不断发展,研究奖计算机的人工网络专家系统与农产品的检测及分级紧密的结合在一起,势在必行。因此本文就不前在农产品检测和分级中应用比较广泛的计算机视觉技术做以介绍,其中本文首先对计算机视觉技术进行概述,其次介绍计算机视觉技术发展历史及现状,再次正对计算机视觉技术在农产品检测及分级中所取得的成果进一步详细叙述,最后提出计算机视觉技术在存在农产品检测及分级的问题及发展的趋势。     

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。     

基于视觉运动目标跟踪技术分析

计算机视觉研究的主要问题之一是运动物体的检测与跟踪,它将图像处理、模式识别、自动控制、人工智能和计算机等很多领域的先进技术结合在了一起,主要应用在军事视觉制导、视频监控、医疗诊断和智能交通等各个方面,因此该技术已经成为一个重要的研究方向。阐述了视觉跟踪算法的研究现状和视觉跟踪算法的种类,研究了基于区域的跟踪算法、基于模型的跟踪算法、基于特征的跟踪算法和基于主动轮廓的跟踪算法,探讨了视觉跟踪算法的未来研究方向。     

基于机器视觉的路面裂缝病害多目标识别技术

本文主要研究了基于机器视觉的路面裂缝病害多目标识别技术。随着社会的进步和时代的发展,传统使用人工识别路面裂缝病害的方法越来越表现出影响交通、准确度低、高成本、高危险的弊端,已经远远不能满足公路发展要求。近年来,随着图像识别技术和信息技术的日益发展,使用机器视觉识别路面裂缝病害的多目标识别技术的研究越来越多,本文主要阐述了基于机器视觉的路面裂缝病害多目标识别技术的相关概述,介绍了路面裂缝多病害和识别方法,对多语义机器视觉识别和多目标识别进行了研究,以期为高速公路的路面裂缝病害识别新模式提供进一步参考。     

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。     

多模态图像检索技术的研究

随着人类社会的不断进步和信息技术的发展,对智能化设备和技术需求越来越高,为了让计算机更好的理解世界,诞生了计算机视觉这门科学。目前计算机视觉已经遍及生活各个方面,并且在日常生活、医学应用、工业检测等领域中发挥重要的作用。图像纹理是人类观察物体获取的重要信息之一,也是最有感知意义的主要特征。在计算机视觉技术的应用中,图像分析、物体识别等应用都和匹配密切相关。此研究从图像的纹理特征为切入点,研究多模态图像检索技术,讨论纹理特征抽象与图像查询的匹配方法,对跨媒体图像检索技术具有借鉴和指导意义。     

计算机视觉技术应用

文章在详细介绍了计算机视觉技术的基本概念、研究方法和研究目标的基础上,又着重对计算机视觉技术在各学科和领域的应用进行了简要分析和说明,最后对计算机视觉技术的应用前景进行了展望。     

基于机器视觉的工件特征识别与分类方法研究

机器视觉是计算机科学与人工智能研究领域的一项重要内容,主要通过计算机应用技术来模拟人的视觉功能,对从图像中提取的信息进行分析和处理,以达到实际检测和控制的效果。本文主要对基于机器视觉的工件特征识别与分类方法进行了分析和研究,以期帮助人们更好地了解机器视觉分类识别技术。     

计算机视觉技术及其在电度表校验中的应用

文章对计算机视觉技术的发展现状进行了研究和分析 ,介绍了虚拟仪器开发平台Lab VIEW和图像处理软件IMAQVision 5 .0的特点 ,最后介绍了计算机视觉技术在电度表校验系统中的应用。     

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。     

基于YOLOV5的行人机动车闯红灯检测

随着中国制造2025战略的实施,人工智能领域相关技术的发展得到爆炸式的关注,其中计算机视觉是研究的热点之一。目标检测作为计算机视觉领域的热点和难点,其目的是让计算机自动提取目标的行为特征,辨别异常行为,在视频监控、人机交互和医疗监护等诸多领域有着重要的应用价值。文章叙述了目标检测中基于YOLO V5+Deep Sort的数据训练和识别行人和车辆闯红灯的研究方法,对行人和车辆的目标跟踪以及闯红灯检测的效果良好,端到端的方法切实有效,并给出测试结果。     

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。      

基于计算机的视觉立体匹配算法研究

计算机视觉技术主要是研究通过计算机技术来实现人的视觉功能的过程,计算机视觉研究的重点课题是立体匹配。双目视觉是和人体眼睛的视觉比较接近的,而且在实际应用中比较容易实现。文章对计算机视觉系统和立体匹配算法进行了分析,并且对双目视觉的视觉立体匹配算法进行了研究,通过相应的计算机算法对双目视觉立体匹配进行实现,具有一定的研究意义。     

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。     

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%。     

基于深度学习的医疗图像分割综述

自2006年深度学习这一概念提出以来,各研究领域对于深度学习技术的研究热度一直高居不下.深度学习的出现,对计算机视觉领域的发展起到了重要推动作用.计算机视觉的主要研究任务是对图像、视频等进行目标的检测、识别以及分割等,目前已经广泛应用于医疗、金融和工业领域中.其中最常见的应用场景是医学图像处理.图像分割是医学图像处理任...     

视觉注意力检测技术研究综述

近年来,为实现服务机器人智能人性化的人机交互、用户认知障碍诊断等,视觉注意力(Visual Focus of Attention,VFOA)检测技术已成为国内外的热点研究课题。重点分析了该技术的流程及相关方法实施细节,给出了目前VFOA检测研究时使用到的数据集情况,并对视觉注意力检测技术的应用场景进行了梳理。通过对当前视觉注意力检测系统优缺点的分析,指出了该技术的研究难点与未来研究方向。