简介：摘要无人值守变电站是变电站运维管理的基础，视频监控是无人值守的核心内容，时刻监控变电站安全、环境和设备运行状态，为变电站运维提供重要信息。在原有视频监控基础上，通过视频设备的升级融入图像识别系统，研发基于人眼视觉的图像识别技术，实现变电站内重点区域、设备运行、人员车辆、安全防火等智能视频监控，自动分析视频图像信息，感知变电站实时监控情况，对于异常情况及时报警。实现变电站智能视频监控，为变电站运行节约了大量人力物力，提高变电站运维管理效率，真正达到无人值守变电站运行标准。

简介：摘要技术的发展，推动了变电站的现代化发展模式，现在将人眼视觉识别技术应用在变电站的视频监控中，有效的提升了变电站的工作效率，实现了现代化的发展方向。本文针对人眼视觉识别技术在变电站视频监控的运用做出了进一步探究，对技术原理、技术的现状以及不足、主要功能做出了具体分析。

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简介：摘要：工业机器人是一种适应生产环境和生产条件的自动化设备，非常适合各种灵活多变的生产应用，不仅提高了产品质量和生产效率，而且改善了工作条件。将相应的视觉引导技术引入工业机器人可以使机器人有效了解周围环境，提高灵活性，帮助机器人更好地完成相应的工作任务，并确保工业机器人的功能和作用最大化。

简介：为了在增强对比度的同时又能较好地表现细节，我们提出了一种基于人眼视觉特性的多尺度图像增强方法，该方法在对数域进行图像的高低频分离，并对两部分分量分别进行直方图均衡和局部增强处理。此方法结合了直方图均衡和局部增强算法的优点，增强后的DR图像效果较好。

简介：摘要：本文主要论述的是基于视觉识别技术的智能交通。针对目前对于智能交通技术的需求与已实现的功能对智能交通在视觉识别技术的加持下能够实现的技术革新，并基于视觉识别技术在智能交通领域的应用层面展开论述。视觉识别技术在智能交通领域存在许多方面的应用，并在实际应用过程中取得了很好的现实效果。

简介：摘要：基于视觉识别的焊接机器人焊缝跟踪技术是现代焊接领域的关键技术。本研究阐述其涉及的视觉传感器、图像采集与处理、特征提取及系统集成等方面。该技术能提升焊接质量与效率，但面临复杂环境适应性等挑战。通过对其原理、技术要点及现存问题的探讨，旨在为进一步优化该技术，推动焊接自动化、智能化发展提供理论与实践参考。

简介：为了有效地评价图像质量,该文提出一种应用人眼视觉特性的全参考图像质量评价方法。该方法主要考察了人眼的两个视觉特性,即韦伯定律和视觉注意机制,并利用这两个特性计算对应的差异激励图和视觉显著性图,将其作为能够反映图像失真的特征图,同时考虑了观察因素的影响,最后得到了失真图像的质量评价指标。实验结果表明,该方法在LIVE、CSIQ和LIVEMD三个图像库上有很好的表现。三个图像库的加权平均结果显示,本文方法的表现优于所有对比方法,包括近期提出的GMSD和VSI方法,说明本文方法的评价结果与主观感知不仅具有更好的一致性,而且具有很好的通用性和鲁棒性。

简介：摘要：在我国经济地快速发展，我国的自动化水平也在得到逐步提升。众所周知，在自动化中，自动分拣是非常重要的一个环节。传统的采摘机器人分拣精确度不高，采摘需求难以得到充分满足。本文首先分析机器视觉发展现状，其次探讨机器视觉在采摘机器人识别与定位中的应用，在一定程度上能够有效保证采摘机器人对果实的成功识别。

简介：摘要：本文综述了基于计算机视觉的机器人目标跟踪与识别方法。首先，介绍了研究背景和现状，阐述了目标跟踪与识别的意义及其在计算机视觉和机器人技术领域的重要地位。接着，详细研究了基于光流法的目标跟踪和基于特征匹配的目标识别，对其基本原理、常用算法和实践应用进行了综述。最后，进行实验验证和分析，探讨了算法性能和实用性。实验结果表明，我们所提出的方法具有一定的可行性和实用性，但还需要进一步改进和优化。

简介：摘要：随着制造业的发展和自动化水平的提高，工业机器人在生产线上的应用越来越广泛。工业机器人智能分拣识别作为自动化生产的关键环节之一，对于提高生产效率、降低成本具有重要意义。在传统的工业分拣生产线中，往往需要大量的人工干预和人力资源，这不仅增加了人力成本，而且容易出现错误和不稳定性。因此，引入机器视觉技术成为了解决这一问题的有效途径。

简介：浙江捷创智能技术有限公司 贵州 贵阳 550002 摘要：视觉识别是一个已经迅速发展的领域，该技术在现代工业中的发展应用极为广阔，涉及零件产品的无损检测、焊缝及内部的缺陷检查、流水线零件的自动检测识别、邮件自动分拣、包裹分拣识别、印制板质量、缺陷检查、生产过程监控、交通管制、机场监控、金相分析、地质数据自动检测、密封件内部检查过程车辆监控、车牌识别、车辆跟踪等领域。本文将从应用角度上，介绍相关技术在实际项目中的应用。

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简介：摘要: 本文重点研究基于深度学习的智能机器人视觉感知与目标识别技术,并在此基础上探索其在实际应用中的潜力和挑战。文章首先介绍深度学习在计算机视觉领域的发展历程,阐述其优势和局限性。随后重点分析深度学习在视觉感知和目标识别两大领域的具体应用,包括卷积神经网络、递归神经网络等模型和算法在机器人视觉系统中的实现和效果评估。最后总结未来在提高精确度、实时性以及应对复杂环境等方面仍需要解决的关键问题,并对智能机器人视觉感知技术的发展趋势进行展望。

简介：摘要：工业机器人替代了以往由操作者执行的重复搬运工作，实现了自动化，提升了产线效率。而加装了3D视觉识别系统的机器人则在此基础上提高了抓取零件的精确度，拓展了使用范围及领域。[1]本文基于FANUC 3D视觉识别机器人，主要对3D视觉识别机器人工作原理进行分析，并阐述如何优化和改善3D视觉识别机器人对壳体毛坯精确抓取的方法。

简介：摘要：旨在探讨基于深度学习的工业机器人视觉识别与抓取策略的研究进展与优化对策。文章概述了深度学习技术的优势以及工业机器人视觉识别与抓取的特点，包括高精度定位、实时性要求和复杂环境适应性。深入分析了当前研究中存在的数据质量与标注难题、复杂环境下的识别挑战以及抓取策略的稳定性与安全性等问题。针对这些问题，提出了数据增强与迁移学习、多传感器融合与鲁棒性设计以及智能抓取策略创新等优化对策。总结了研究成果，并展望了基于深度学习的工业机器人视觉识别与抓取技术的未来发展前景。

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简介：摘要：视觉识别技术能够帮助识别烟叶的质量。烟叶的质量对于烟草制品的口感和燃烧性能有着重要影响。通过视觉识别技术，可以迅速准确地评估烟叶的色泽、纹理、密度等特征，并根据设定的标准将其分为优质、中等和低质量等级。这样一来，就能够有针对性地选择高质量的烟叶，提高产品的品质和口感。基于此，本文分析了视觉识别技术在烟叶分级中的应用策略，以供参考。

简介：CI战略中的视觉识别设计是一种科学、高效的竞争工具,是电大全面规划发展的思想方法和思维方法,也是展示电大形象、提升电大形象、塑造名牌电大形象的最佳途径。因此,电大在教育进入市场、远程教育重大变革的新形势下,导人视觉识别设计(包括名称、标志、标准字和标准色、宣传标语等的设计)是必要的。这样,电大能以良好的社会形象提高自己在社会上的知名度,让更多的人了解电大办学和教学的特色和优势,赢得广泛的社会支持和关心。

简介：摘要：随着深度学习技术的不断进步，机器人视觉目标识别已成为研究热点。本文综述了基于深度学习的机器人视觉目标识别算法，介绍了数据预处理、网络结构设计、训练策略与优化、模型评估与优化等关键环节的研究现状与进展。在算法设计方面，本文提出了一个结构化的网络设计方法，并探索了有效的训练策略和优化技巧。在实现部分，详细说明了硬件平台与软件环境的搭建，以及算法实现的具体流程。通过一系列实验，验证了所提出算法的有效性，并对实验结果进行了深入分析。研究结果显示，该算法能够在不同环境下准确识别目标，具有良好的泛化性和实用性。