Advertisement

专题聚焦:视觉检测技术

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:PPT


简介:
本专题聚焦于视觉检测技术,探讨其原理、应用及最新进展,涵盖工业质检、医学影像分析等多个领域。 专题:视觉检测技术 该专题由北京信息科技大学电信系提供。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    本专题聚焦于视觉检测技术,探讨其原理、应用及最新进展,涵盖工业质检、医学影像分析等多个领域。 专题:视觉检测技术 该专题由北京信息科技大学电信系提供。
  • 智能车竞赛报告——智能车
    优质
    本报告深入探讨智能车竞赛中视觉技术的应用与挑战,涵盖图像处理、目标识别及路径规划等关键领域,旨在推动智能车辆技术的发展。 智能车竞赛技术报告 智能车辆是一个集环境感知、规划决策、多级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它集中应用了计算机科学、现代传感技术、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术,是典型的高新技术综合体。目前对智能车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性与舒适度,并提供优良的人车交互界面。近年来,智能车辆已经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力。 全国大学生智能汽车竞赛以“立足培养、重在参与、鼓励探索、追求卓越”为宗旨,是一项旨在促进创新的科技赛事。该比赛涵盖了控制技术、模式识别、传感技术、汽车电子电气及计算机等多学科知识,对于培养学生跨学科学习和实践能力具有积极的作用。参赛者需要在一个规定的模型车平台上使用微控制器作为核心控制模块,并增加道路传感器与电机驱动装置以及编写相应的控制程序来制造能够自主识别赛道并完成特定任务的模型汽车。 智能车竞赛技术报告的核心内容是围绕智能车辆的设计开发,特别是视觉领域的研究进展。这些先进的智能车辆结合了环境感知、规划决策和多级辅助驾驶等功能,涉及计算机科学、现代传感技术、信息融合以及通信与自动控制等跨学科知识的应用。这种综合系统旨在提高汽车的安全性及舒适度,并优化人车交互体验,成为当前全球车辆工程领域的研究热点。 全国大学生智能汽车竞赛以科技创新为导向,目的在于培养学生的综合素质和实践能力。参赛者需在一个规定的模型车上安装微控制器作为核心控制系统,增加道路传感器与电机驱动模块并编写控制程序使该模型车能够自主识别赛道及完成额外任务。比赛通常采用NXP公司的i.MX RT1064单片机作为核心控制器,并利用Openart-mini进行视觉识别工作,通过摄像头和电感来获取赛道信息。 在硬件设计方面,优化车模结构至关重要,包括调整传感器与电路模块的布局以提升车辆稳定性及适应性。软件部分常使用PID控制结合模糊PID算法以及差速控制系统实现精准转向和速度调节。动态阈值算法用于确保不同环境条件下有效识别赛道情况。 RT-Thread是一个嵌入式实时多线程操作系统,支持多任务调度功能,通过快速切换任务来实现看似并行的操作效果。该系统在国内及国际上拥有广泛的社区支持与应用案例,并提供了丰富的开源资源和文档资料供开发者学习使用。 报告后续章节将详细描述车模的硬件结构设计、整体方案规划、程序策略制定、图像识别方法介绍以及RT-Thread操作系统的优势分析等内容,同时也会涵盖在制作过程中的遇到挑战及其解决方案。在整个模型汽车制造过程中不断优化前轮定位等机械细节以提高智能车辆性能及稳定性。 总之,参加此类竞赛不仅是技术上的考验,更是对学生跨学科知识应用能力和创新能力的检验。通过使用如RT-Thread这样的嵌入式操作系统,开发者可以更高效地组织和优化代码编写工作,并提升软件稳定性和功能表现。这些比赛活动有助于推动智能交通系统的发展并培养未来的工程技术人才。
  • 计算机项目——计算机
    优质
    本项目专注于计算机视觉领域,探索图像和视频处理技术,致力于提升机器理解、分析及应用视觉信息的能力,推动智能识别与监控系统的发展。 计算机视觉项目-计算机视觉 计算机视觉项目-计算机视觉 计算机视觉项目-计算机视觉 计算机视觉项目-计算机视觉 计算机视觉项目-计算机视觉 项目-项目-...
  • OpenCV
    优质
    OpenCV视觉测距技术利用计算机视觉方法估算物体或车辆间的距离。通过摄像头捕捉图像,并运用算法计算像素值对应的实际空间距离,广泛应用于自动驾驶、机器人导航及无人机等领域。 OpenCV视觉测距文档讲义适用于图像处理、目标测距及标定等领域。
  • 双目
    优质
    双目视觉测距技术模仿人类双眼判断距离的方式,通过计算图像中特征点的视差来估算物体的距离。这一技术在自动驾驶、机器人导航及增强现实领域有着广泛应用。 详细讲解了双目测量原理及其方法,内容通俗易懂。
  • SLAM中的前端里程计及回环.zip
    优质
    本资料深入探讨了计算机视觉领域中视觉同步定位与地图构建(SLAM)的关键组成部分——视觉里程计和回环检测的技术原理与应用,旨在帮助读者理解并掌握相关算法及其优化方法。 SLAM中的视觉里程计与回环检测是视觉SLAM的重要组成部分,并且还涉及以下资料的获取:感知、规划和控制、ADAS(高级辅助驾驶系统)、传感器等领域的信息。 1. 有关Apollo的技术教程和文档。 2. 高级辅助驾驶系统的算法设计,包括AEB (自动紧急制动)、ACC(自适应巡航控制系统) 和 LKA (车道保持辅助) 等功能的实现方法。 3. Mobileye(自动驾驶技术先驱)的相关论文与专利介绍。 4. 由多伦多大学在Coursera平台上发布的自动驾驶专项课程,这可能是目前最好的在线教程之一。该课程包括视频、PPT、相关论文及代码资源。 5. 来自国家权威机构的ADAS标准文档,这些文件为开发人员提供了有关高级辅助驾驶系统的规范和指导手册。 此外还有规划控制领域的算法研究进展介绍等内容。
  • 机器.pdf
    优质
    《机器视觉测量技术》一书深入探讨了如何利用计算机视觉技术进行精确测量和检测,涵盖图像处理、特征提取及模式识别等内容。 《超有用的机器视觉测量技术》是我大学必修的一门很好用的课程。
  • 基于的金属表面缺陷
    优质
    本研究聚焦于开发基于视觉技术的先进算法,旨在实现对金属表面缺陷的高效、精准识别与分类,推动工业质量控制智能化发展。 该程序用于检测金属表面的缺陷,主要针对划痕、烧伤和突起三种类型进行检查。文件内容涵盖了传统的人工特征分类方法以及机器学习分类技术来进行缺陷检测。
  • 基于机器的玻璃瑕疵
    优质
    本研究聚焦于开发高效的机器视觉系统,旨在自动识别和分类玻璃制品中的各种缺陷。通过优化图像处理算法与深度学习模型,提升工业生产中瑕疵检测的速度及准确性,确保产品质量。 缺陷检测是玻璃生产技术中的关键环节,直接影响产品质量与生产效率。为此设计了一种自动化的玻璃缺陷检测系统:该系统能够采集并传输玻璃图像至计算机,在此基础上进行一系列处理操作如图像滤波、分割以及轮廓提取等步骤,并最终完成对各种类型的缺陷分类和定位工作,从而获取到有关缺陷的具体位置和大小的信息。 为了克服在传统手动设定阈值时存在的局限性问题,本研究还开发了一种自动化的阈值确定算法。实验结果显示,这种新方法具有较强的适应能力,在面对不同成像质量的图像时仍然能够保持较高的准确性,并显著提升了玻璃缺陷检测的整体精度水平。
  • 利用机器进行零件尺寸
    优质
    本项目运用先进的机器视觉技术实现对生产线上零件尺寸的自动化、高精度检测,显著提高产品质量与生产效率。 本段落提出了一种基于机器视觉的非接触测量方案,旨在更有效地结合非接触测量手段与零件尺寸测量问题。通过采用超分辨率重构技术来消除图像中的噪声以及由于有限检测范围和光学元件产生的模糊现象,从而从图像中获取更多的细节和信息。利用最小二乘回归亚像素边缘检测技术进行精确的边缘定位及角点提取工作。在机器视觉CCD摄像机的应用上,本段落采用了线性回归法来进行摄像机标定。最后通过实验分析与对比评估了基于机器视觉的零件尺寸测量方法的实际应用效果。