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2025-01-10 17:03:23機器視覺+人工智能: “機器視覺+人工智能”是工業4.0及智能制造的核心技術之一。機器視覺通過圖像傳感器獲取目標信息，運用圖像處理算法提取特征，實現物體的識別、定位、測量等功能。結合人工智能技術，尤其是深度學習算法，可進一步提升圖像識別的精度與速度，實現更復雜的場景理解與決策。該技術廣泛應用于智能制造、自動駕駛、安防監控等領域，提高了生產效率與智能化水平，推動了工業生產的自動化與智能化進程。

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凌云光獲國家技術創新示范企業榮譽

凌云光自成立以來，一直以光技術創新為基礎，持續聚焦機器視覺業務，成功構建了先進成像、智能算法、智能軟件和智能自動化四大技術創新平臺。

凌云光技術股份有限公司 319
2022-11-08
機器視覺+人工智能可配置視覺系統產品
加入長步道，攜手夢未來

一直以來堅持不懈的挑戰光學鏡頭的新高度，2020年開始，將十余年來積累的光學開發能力與產品制造經驗拓展到工業檢測設備、電影鏡頭等新領域。

湖南長步道光學科技有限公司 301
2022-08-30
機器視覺人工智能工業FA鏡頭大靶面鏡頭工業檢測設備
推動工業人工智能高速發展 | 凌云光亮相2023機器視覺技術及工業應用研討會

凌云光將以光技術持續創新為基礎，聚焦機器視覺戰略方向，堅定發展工業人工智能，助力客戶實現智能制造，推動機器視覺行業健康綠色發展。

凌云光技術股份有限公司 410
2023-03-26
凌云光技術

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: 人工智能機器視覺識別軟件; 國內上海; 面議; 上海昊量光電設備有限公司
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: 德國徠卡人工智能圖像分析軟件 Aivia; 國外歐洲; 面議; 徠卡顯微系統(上海)貿易有限公司
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: Navitar 機器視覺鏡頭; 國外美洲; 面議; 上海西努光學科技有限公司
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: 機器視覺教學實驗平臺; 國內廣東; 面議; 深圳市毅久智能科技有限公司
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機器視覺+人工智能問答

2025-03-20 13:30:13機器視覺怎么安裝: 機器視覺怎么安裝機器視覺系統作為現代自動化與智能化生產的重要組成部分，在工業制造、質量檢測、機器人引導等領域中發揮著至關重要的作用。為了確保機器視覺系統的高效運作，正確的安裝步驟至關重要。本文將詳細介紹機器視覺的安裝過程，涉及設備選型、硬件配置、光照調整、軟件安裝及調試等關鍵環節，幫助企業和技術人員掌握高效安裝與調試的技巧，從而提升系統的精確度和穩定性。機器視覺的安裝前準備工作十分重要。選擇合適的硬件設備和光源對于整個系統的表現至關重要。硬件選擇方面，必須根據現場需求選定適合的相機、鏡頭、圖像采集卡等設備，而光源的選擇則要考慮到工件表面的光澤度、顏色以及尺寸等因素。光源配置需合理搭配，以避免因光線不均而導致圖像質量問題。在安裝過程中，視覺系統的攝像頭必須安置在適當的位置，保證能拍攝到所需的工件圖像。攝像頭的角度和距離需要根據工件的尺寸、形狀及操作空間進行調整，以確保圖像的清晰度和準確性。鏡頭的對焦也是一個關鍵步驟，若鏡頭無法正確對焦，將直接影響圖像的清晰度，從而影響后續的圖像處理與分析。光照系統的調整是確保機器視覺系統性能的關鍵因素之一。適當的光照能有效提升圖像的對比度和清晰度，避免因過強或過弱的光線影響拍攝效果。一般來說，光源應位于工件的正上方或側面，并根據實際情況調整光源的角度和亮度，以獲得佳的拍攝效果。硬件安裝完成后，接下來是軟件的安裝與調試。機器視覺系統的核心軟件通常包含圖像采集、圖像處理、數據分析等模塊，安裝時要確保所有驅動程序和軟件環境的兼容性。調試過程中需要根據實際應用的需求對參數進行調整，包括曝光時間、增益、圖像分辨率等，以確保系統能夠準確識別并處理工件圖像。調試完成后，應進行系統的全面測試，確保視覺系統的運行穩定性與準確性。測試時需要模擬實際生產環境中的使用情況，檢查設備的響應速度、準確度以及穩定性，確保機器視覺系統能夠在長時間高負荷運作下依然保持穩定的性能。機器視覺的安裝過程包括從硬件選擇到光照調整，再到軟件配置和系統調試的全過程。每一步都需要技術人員精確操作，以確保機器視覺系統的準確性和穩定性，滿足生產線的高效運行需求。通過科學的安裝與調試，機器視覺能夠在復雜的工業環境中發揮重要作用，為生產質量與效率的提升提供有力保障。

2025-03-20 13:30:12機器視覺內部缺陷是什么: 機器視覺內部缺陷是什么機器視覺是現代工業自動化中不可或缺的一部分，它通過攝像頭和傳感器捕捉圖像并進行分析，從而實現自動檢測、識別、分類和測量等功能。在機器視覺系統的應用過程中，內部缺陷成為影響其性能和精度的一個重要因素。本文將深入探討機器視覺內部缺陷的概念、成因以及如何有效檢測和修復這些缺陷，從而保證系統的穩定性與高效運行。機器視覺內部缺陷，顧名思義，指的是機器視覺系統在運行過程中，由于硬件或軟件的異常、配置不當、傳感器故障、圖像處理算法失誤等因素，導致其無法精確完成任務或產生誤差的現象。這些缺陷不僅會降低圖像處理的準確性，還可能導致生產線上的質量控制出現問題，甚至造成生產損失。常見的機器視覺內部缺陷包括圖像噪聲、傳感器校準問題、圖像模糊、算法識別錯誤等。圖像噪聲是機器視覺系統中常見的缺陷之一。噪聲可以來源于環境干擾、設備自身的信號干擾或圖像傳感器的不穩定性。當圖像信號受到噪聲干擾時，系統的圖像處理能力大大降低，無法清晰準確地識別目標物體。這時候，噪聲技術和圖像增強算法的應用顯得尤為重要。傳感器校準問題也是影響機器視覺性能的關鍵因素之一。傳感器的誤差、光源的強度不均勻、角度的偏差都可能導致圖像質量的下降，從而影響檢測結果的準確性。通過定期對傳感器進行標定和校準，可以有效減小這些誤差，保證機器視覺系統的穩定運行。算法的準確性對機器視覺系統的內部缺陷也起著決定性作用。圖像處理算法的錯誤可能導致錯誤的目標識別或分類，甚至錯過目標。因此，選擇合適的算法并持續優化，可以減少由算法問題引起的缺陷。解決機器視覺內部缺陷的核心在于通過定期的系統維護與檢測，合理選擇和配置硬件設備，優化軟件算法，確保圖像采集、處理和分析的各個環節不出現失誤。隨著人工智能和深度學習技術的不斷發展，智能化的故障檢測與修復技術也開始在機器視覺領域得到廣泛應用，這些技術將進一步提高機器視覺系統的可靠性和精度。總結來說，機器視覺內部缺陷是一個復雜的系統問題，需要從硬件、軟件、環境等多個方面綜合考慮和解決。通過科學的管理和技術手段，能夠大程度地減少缺陷，保證機器視覺系統的高效、運作。這不僅是提升生產效率和產品質量的必要措施，也是未來工業智能化發展的必經之路。

2025-03-20 13:30:13怎樣測量機器視覺好壞: 怎樣測量機器視覺好壞隨著自動化和智能化技術的發展，機器視覺作為一種高效的感知和識別技術，在各行各業中得到廣泛應用。從質量檢測到自動化裝配，機器視覺系統的性能直接影響到產品的質量和生產效率。如何評估一個機器視覺系統的好壞呢？本文將從多個角度探討機器視覺的評價標準，包括精度、速度、穩定性、適應性等方面，幫助企業在選擇和優化機器視覺系統時，能夠更加科學和有效地進行判斷。 1. 分辨率和精度在評估機器視覺系統的好壞時，分辨率和精度是基礎也是關鍵的因素之一。分辨率指的是視覺系統在單位面積內能感知到的小細節，精度則是指視覺系統能夠識別的目標特征與實際值之間的差異。在高精度要求的應用場景中，比如電子元器件的缺陷檢測，分辨率和精度越高，系統能夠更準確地識別目標并檢測到微小的缺陷，從而提高檢測的準確性和效率。 2. 處理速度機器視覺系統的處理速度通常與系統的計算能力密切相關。特別是在高速生產線的檢測和自動化操作中，處理速度直接影響到系統的實時性和工作效率。處理速度過慢可能導致生產線的瓶頸，影響整體生產效率。因此，評價機器視覺系統時，必須考慮其圖像處理速度、響應時間以及在大規模數據處理中的表現。 3. 穩定性與耐用性機器視覺系統需要在不同的工作環境下穩定運行。特別是對于高溫、高濕、灰塵或其他惡劣條件下工作的機器視覺系統，耐用性和穩定性至關重要。系統的穩定性包括圖像傳感器、光源、算法等硬件和軟件部分的穩定性，避免在長期運行中出現漂移或誤判。因此，選擇時需特別注意其在復雜環境中的表現。 4. 適應性與靈活性隨著生產過程的多樣化和工藝的不斷變化，機器視覺系統的適應性和靈活性也成為評估其性能的一個重要標準。一個高質量的機器視覺系統應具備較強的適應能力，能夠快速調整和優化參數以適應不同的生產任務和工藝需求。系統應能夠根據不同的產品形態、顏色、光照等變化進行快速調整，保證其始終處于佳工作狀態。 5. 成本效益與可擴展性機器視覺系統的性價比也是評估其好壞的重要指標。企業在選擇機器視覺系統時，除了關注性能外，還要綜合考慮成本、維護費用以及系統的可擴展性。一個優秀的機器視覺系統不僅需要滿足當前的生產需求，還應具備一定的可擴展性，支持未來系統功能的升級和擴展，避免在未來生產擴展時再次投入過多的資源。結論評估機器視覺系統的好壞需要從多個維度進行綜合考慮，包括分辨率、精度、速度、穩定性、適應性和成本效益等方面。通過科學的測量標準，企業能夠選擇出適合的機器視覺系統，從而提升生產效率和產品質量。在不斷發展的智能化制造領域，機器視覺作為技術核心之一，如何選好和優化系統，成為了企業競爭力提升的關鍵因素。

2023-06-16 11:46:22新品預告 | 徠卡自主共聚焦顯微鏡登場：人工智能引領自動化顯微新時代: 生物樣品中稀有事件的檢測和分析與癌癥和阿爾茨海默癥等研究領域相關。該圖像顯示了Aivia提供支持的自主顯微鏡檢測到的有絲分裂。依托基于人工智能分析軟件的稀有事件檢測技術，發揮自主共聚焦顯微鏡的功能。徠卡顯微系統宣布推出由Aivia 提供支持的自主顯微鏡，讓科學家能夠從實驗中自動提取最為相關的數據，從而獲得更多科學發現。6月30日14:00-14:20Leica Al圖像分析軟件Aivia報告人：南希徠卡客戶成功專家14:20-15:00Al驅動的自主共聚焦顯微鏡報告人：徐建平徠卡共聚焦產品經理15:00-15:20樣機演示報告人：游換陽徠卡應用專員15:20-15:30交流答疑報告人：南希/徐建平長按識別二維碼預約報名這項基于人工智能的全新共聚焦顯微鏡檢測工作流程可以自動檢測稀有事件。它根據用戶定義的感興趣對象來觸發稀有事件掃描。通過自動檢測實驗期間多達90%的稀有事件，用戶可以從中獲得更多發現。通過關注采集過程中獲得的重要數據，獲得結果的時間最多可以縮短70%。Aivia提供支持的工作流程可以大幅減少研究人員花在顯微鏡上的時間（多達75%），從而提高生產率以完成更多工作。徠卡顯微系統生命科學和應用顯微鏡副總裁James O'Brien表示：“Aivia提供支持的自主顯微鏡以簡單易用的方式將人工智能融入日常實驗環境。研究人員現在可以建立共聚焦顯微鏡工作流程，解決深入的實驗和生物學問題，如果沒有自動化流程，這些問題根本無法解決或者處理起來非常費力。這個解決方案為他們提供了出色的全新選擇，以獲得能夠回答他們研究問題的實驗結果。”稀有事件檢測工作流程基于STELLARIS共聚焦系統上兩大組件的相互作用。通常，分析生物樣品的全景掃描。如果基于Aivia人工智能技術的圖像分析軟件檢測到稀有事件，相關位置就會發送回STELLARIS的控制軟件中的Navigator Expert。接著，根據用戶定義的設置以3D高分辨率方式自動掃描已識別的稀有事件。使用Aivia提供支持的自主顯微鏡，用戶僅需在初始設置階段進行交互操作，就能更快、更準確地檢測感興趣對象。不同實驗可以采用相同的設置以確保一致性。由于僅會識別并捕捉感興趣對象，因此大大減少了數據采集和最終分析時間。這種排他性還意味著可以大幅節省存儲空間。

2021-12-06 10:33:57人工智能創新監測 | 與浙江省杭州生態環境監測中心試點開展水質監測AI人工智能實驗室: 人工智能創新監測 | 與浙江省杭州生態環境監測中心試點開展水質監測AI人工智能實驗室按照生態環境部“十四五”生態環境監測規劃和《上海市全面推進城市數字化轉型“十四五”規劃》要求，加強生態環境監測數字化工作，是進一步完善生態環境監測技術體系的發展方向，也是運用數字化技術、數字化思維、數字化認知在生態環境監測領域實現數字賦能、流程再造、價值創新的新探索。北裕儀器深耕水質檢測儀器細分行業十余年，著眼于儀器智能互聯與大數據應用服務，與浙江省杭州生態環境監測中心開展“生態環境監測Al人工智能實驗室”合作項目建設，試點打造國內領先的生態環境監測AI人工智能實驗室。 2021年11月30日，浙江省杭州生態環境監測中心組織召開“生態環境監測 AI 人工智能實驗室”省級試點項目技術驗收會，項目順利通過2021年度技術研究驗收。驗收專家組專家們高度肯定了“生態環境監測AI人工智能實驗室”項目試點工作開展以來的建設成效，認為該項目極具創新性，研究成果豐碩。項目對標生態環境監測數字化改革要求，首次實現了地表水樣品高錳酸鹽指數、總磷、總氮、氨氮四個指標水質分析全過程智能化的技術目標，達到了國內領先水平。在推動人工智能、物聯網等新技術在生態環境監測領域的應用和推進生態環境樣品的智能化監測等方面具有較高的推廣價值，一致同意通過驗收。共話數字、共建智能，為水質監測賦能浙江省杭州生態環境監測中心的前身為杭州市環境監測中心站，成立于1976年4月。經深入調研，杭州生態環境監測中心選定兩家不同技術路線的單位開展“生態環境監測Al人工智能實驗室”試點項目，推動生態環境領域關鍵技術突破，力求在數字化改革“創新監測技術體系，重塑監測流程”方面做先行者，打造行業新典范。試點項目將實現批量地表水樣品從采樣到分析出報告等全過程的自動化監測，初期覆蓋國家采測分離“9+X”項目中總磷、總氮、氨氮、高錳酸鹽指數等指標。在浙江省杭州生態環境監測中心的水質監測AI人工智能實驗室，北裕儀器“智慧無人實驗室系統”正在有序地運行并開展樣品分析工作。智慧無人實驗室系統，開放性實現水質檢測智能化 “智慧無人實驗室系統”以開放兼容的數字化設計理念，以自動化、模塊化系統管理的方式，將樣品進行標記、上線、錄入，完成自動分發、測定、樣品回收和數據傳送。所有水質指標分析測定過程，全部依據國家/行業標準，確保測定結果的準確性，提高分析工作效率。“智慧無人實驗室系統”實現水質分析的自動化和智能化，以滿足檢測管理要求的客觀性、準確性、可追溯和大數據管理的要求。同時，系統預留開放式端口，后期可實現更多的指標監測。在浙江省杭州生態環境監測中心的大力支持和推動下，水質監測AI人工智能實驗室試點項目的開展，開啟了生態環境領域分析檢測單體儀器向高端裝備發展的新思路，為國產科學儀器的自主創新提供了實踐展示的平臺。在寶山區科創主陣地建設之際，北裕儀器將一如既往的堅持“做別人沒有做過的、做別人沒有做好的”的創新理念，力爭在“水質監測技術數字化轉型”上有新作為和新貢獻。