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    机器视觉应用方向及学习思路总结

    1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案,不能提供相应的界面编程需求,需要和VC++结合起来构造MFC界面,才能构成一套完成的可用软件。 2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的 二维需求方面有:⑴识别定位;(2)OCR光学字符识别;(3)一维码、二维码识别及二者的结合;(4)测量类(单目相机的标定);(5)缺陷检测系列;(6)运动控制,手眼抓取(涉及手眼标定抓取等方面) 三维需求方面:(1)摄像机双目及多目标定(2)三维点云数据重构 3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识 (1)图像处理涉及以下几大领域: A、图像处理的基本理论知识(图像理论的基础知识) B、图像增强(对比度拉伸、灰度变换等) C、图像的几何变换(仿射变换,旋转矩阵等) D、图像的频域处理(傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计) E、形态学(膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等) F、图像分割(HALCON里的Blob分析) G、图像复原 H、运动图像 I、图像配准(模板匹配等) J、模式识别(分类器训练,神经网络深度学习等) 比较好的参考书籍有 经典教材:冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的MATLAB版 杨丹等编著《MATLAB图像处理实例详解》 张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与MATLAB实现》

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    ​MambaDFuse 出手就知道有没有 | 模态问题怎么办?特征融合怎么解?速度怎么变快?这就是标杆!

    图像融合旨在从多个源图像中结合基本的信息表示,以生成高质量、内容丰富的融合图像。根据成像设备或成像设置的不同,图像融合可以分为多种类型,包括多模态图像融合(MMIF)、数字摄影图像融合和遥感图像融合。红外-可见光图像融合(IVF)和医学图像融合(MIF)是MMIF的两个典型任务,它们对来自所有传感器的跨模态特征进行建模和融合。特别是,红外传感器捕捉热辐射数据,突出显示显著目标,而可见光传感器捕捉反射光信息,生成富含纹理细节的数字图像。IVF旨在整合源图像中的互补信息,生成在突出显著目标的同时保留丰富纹理细节的高对比度融合图像。这些融合图像提供了增强的场景表示和视觉感知,有助于后续的实际视觉应用,如多模态显著性检测、目标检测和语义分割。

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    机器视觉表面缺陷检测综述

    中国是一个制造大国,每天都要生产大量的工业产品。用户和生产企业对产品质量的要求越来越高,除要求满足使用性能外,还要有良好的外观,即良好的表面质量。但是,在制造产品的过程中,表面缺陷的产生往往是不可避免的。不同产品的表面缺陷有着不同的定义和类型,一般而言表面缺陷是产品表面局部物理或化学性质不均匀的区域,如金属表面的划痕、斑点、孔洞,纸张表面的色差、压痕,玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点,等等。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度,而且一般也会对其使用性能带来不良影响,所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视,以便及时发现,从而有效控制产品质量,还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题,从而杜绝或减少缺陷品的产生,同时防止潜在的贸易纠份,维护企业荣誉。

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    综述 | 机器视觉表面缺陷检测

    中国是一个制造大国,每天都要生产大量的工业产品。用户和生产企业对产品质量的要求越来越高,除要求满足使用性能外,还要有良好的外观,即良好的表面质量。但是,在制造产品的过程中,表面缺陷的产生往往是不可避免的。不同产品的表面缺陷有着不同的定义和类型,一般而言表面缺陷是产品表面局部物理或化学性质不均匀的区域,如金属表面的划痕、斑点、孔洞,纸张表面的色差、压痕,玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点,等等。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度,而且一般也会对其使用性能带来不良影响,所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视,以便及时发现,从而有效控制产品质量,还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题,从而杜绝或减少缺陷品的产生,同时防止潜在的贸易纠份,维护企业荣誉。

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    CVPR2021 | 国防科大:基于几何稳定性分析的物体位姿估计方法

    机器之心专栏 机器之心编辑部 物体6D姿态估计是机器人抓取、虚拟现实等任务中的核心研究问题。近些年来,随着深度学习技术和图像卷积神经网络的快速发展,在提取物体的几何特征方面出现了许多需要改善的问题。国防科技大学的研究人员致力于通过将几何稳定性概念引入物体 6D 姿态估计的方法来解决问题。 物体 6D 姿态估计的目的是确定物体从模型坐标系到相机坐标系的刚性变换矩阵。现有方法通常通过求解观测物体与物体三维模板模型的对应关系或使用深度神经网络回归的方法计算物体位姿。得益于图像卷积神经网络的发展,现有位姿估计方法大

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    基于MRI医学图像的脑肿瘤分级

    本文对近年来脑磁共振(MR)图像分割和肿瘤分级分类技术进行概述。文章强调了早期发现脑肿瘤及其分级的必要性。在磁共振成像(MRI)中,肿瘤可能看起来很清楚,但医生需要对肿瘤区域进行量化,以便进一步治疗。数字图像处理方法和机器学习有助于医生进一步诊断、治疗、手术前后的决策,从而发挥放射科医生和计算机数据处理之间的协同作用。本文旨在回顾以胶质瘤(包括星形细胞瘤)为靶点的肿瘤患者的脑部MR图像分割和分类的最新进展。阐述了用于肿瘤特征提取和分级的方法,这些方法可以整合到标准临床成像协议中。最后,对该技术的现状、未来发展和趋势进行了评估。本文发表在Biomedical Signal Processing and Control杂志。

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    【技术综述】人脸表情识别研究

    随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及,人脸识别技术正在经历前所未有的发展,关于人脸识别技术讨论从未停歇。目前,人脸识别精度已经超过人眼,同时大规模普及的软硬件基础条件也已具备,应用市场和领域需求很大,基于这项技术的市场发展和具体应用正呈现蓬勃发展态势。人脸表情识别(facial expression recognition, FER)作为人脸识别技术中的一个重要组成部分,近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛的关注,成为学术界和工业界的研究热点。本文将对人脸识别中的表情识别的相关内容做一个较为详细的综述。

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    领券