图像识别传感器:dfrobot开源图像识别传感器介绍

2021/10/29 06:35 · 传感器知识资讯 ·  · 图像识别传感器:dfrobot开源图像识别传感器介绍已关闭评论
摘要:

图像识别传感器:dfrobot开源图像识别传感器介绍描述颜色识别、图像识别官方授权品质保障简介Pixy是一款在全球极受欢迎的开源视觉传感器(图像识别传感器),这款Pixy2是该系列的第二代版本。它能够让图像识别变得更容易,支持多物体识

图像识别传感器:dfrobot开源图像识别传感器介绍  第1张

图像识别传感器:dfrobot开源图像识别传感器介绍

描述
颜色识别、图像识别 官方授权 品质保障
简介
Pixy是一款在全球极受欢迎的开源视觉传感器(图像识别传感器),这款Pixy2是该系列的第二代版本。它能够让图像识别变得更容易,支持多物体识别,具有强大的多色彩颜色识别及色块追踪能力(最高支持7种颜色),就像它的前身一样,Pixy2只需按下一个按钮即可识别并记忆你教授的物体。同时,新版本增加线路追踪和小型条形码识别功能,较上一版本的Pixy反应更快,体型更小,功能更强。
Pixy系列是联合Charmed实验室和卡内基-梅隆大学共同推出的图像识别系统。Pixy2自带处理器,并搭载着一个图像传感器CMUcam5,它通过其处理器内部的算法,以颜色为中心来处理图像数据,选择性地过滤无用信息,从而得到有效信息——这样一来Pixy2只需将已经处理过的特定颜色物体的数据发送给与之连接的微型控制器(例如Arduino)即可,而不必向控制器输入所有原始视觉信息,处理后得到的数据更精确有效。
因此,你的Arduino板或其它微控制器可以滕出许多资源来执行其他事件。Pixy2的输出的数据可以通过SPI,I2C等与arduino和树莓派等控制器直接通讯,自带的通讯线可以直插在Arduino控制板上面,方便制作具有图像识别功能的小机器人。它配套有开源的arduino及Linux库和示例文件,更多应用项目等着你来探索发现!
Pixy2与Arduino UNO直连
应用实例
配合有轮机器人平台:拾取特定物体,物体追踪,巡线,定位充电站
配合机械臂或机械台:分拣物体,魔方还原机器人
产品特性
小巧,易于使用,低成本
可轻松检测到你曾经教它学习过的物体
Pixy2可以检测线条,交叉点和小型条码,适用于巡线机器人
帧速率高 - 每秒60帧
跟踪算法已添加到基于颜色的对象检测
自带集成光源(用于补光)
与Arduino,Raspberry Pi和Beaglebone等微控制器兼容
提供Arduino,Raspberry Pi和Beaglebone等的所有库文件
支持C / C ++和Python
支持的通信接口:SPI,I2C,UART,USB或模拟/数字输出
可在Windows,MacOS和Linux平台上使用调试及配置程序PixyMon v2
所有软件/固件都是经过开源GNU许可的
技术规格
处理器:恩智浦NXP LPC4330,204 MHz双核
图像传感器:Aptina MT9M114,1296×976分辨率,集成图像流处理器
透镜视场:水平60度,垂直40度
功耗:典型值为140 mA
电源输入:USB输入(5V)或Vin输入(6V~10V)
RAM:264K bytes
闪存:2M bytes
可用的数据输出:UART串行,SPI,I2C,USB,数字,模拟
尺寸:1.5“x 1.65”x 0.6“
重量:10g
集成光源: 约20 lumens
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图像识别传感器:图像传感器

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图像传感器
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图像传感器是利用光电器件的光电转换功能将感光面上的光像转换为与光像成相应比例关系的电信号。与光敏二极管,光敏三极管等“点”光源的光敏元件相比,图像传感器是将其受光面上的光像,分成许多小单元,将其转换成可用的电信号的一种功能器件。图像传感器分为光导摄像管和固态图像传感器。与光导摄像管相比,固态图像传感器具有体积小、重量轻、集成度高、分辨率高、功耗低、寿命长、价格低等特点。因此在各个行业得到了广泛应用。
[1]
中文名
图像传感器
外文名
image sensor
别 名
感光元件
分 类
CCD,CMOS
定 义
组成数字摄像头的重要组成部分
目录
1
CCD
?
应用
?
历史
?
特点
2
CMOS
?
特点
?
历史
?
市场
?
发展
3
技术参数
4
发展现状
图像传感器CCD
编辑
语音
CCD是应用在摄影摄像方面的高端技术元件,CMOS则应用于较低影像品质的产品中,它的优点是制造成本较CCD更低,功耗也低得多,这也是市场很多采用USB接口的产品无须外接电源且价格便宜的原因。尽管在技术上有较大的不同,但CCD和CMOS两者性能差距不是很大,只是CMOS摄像头对光源的要求要高一些,但该问题已经基本得到解决。CCD元件的尺寸多为1/3英寸或者1/4英寸,在相同的分辨率下,宜选择元件尺寸较大的为好。图像传感器又叫感光元件。
图像传感器应用
CMOS图像传感器
图像传感器
[2]
,或称感光元件,是一种将光学图像转换成电子信号的设备,它被广泛地应用在数码相机和其他电子光学设备中。早期的图像传感器采用模拟信号,如摄像管(video camera tube)。随着数码技术、半导体制造技术以及网络的迅速发展,市场和业界都面临着跨越各平台的视讯、影音、通讯大整合时代的到来,勾划着未来人类的日常生活的美景。以其在日常生活中的应用,无疑要属数码相机产品,其发展速度可以用日新月异来形容。短短的几年,数码相机就由几十万像素,发展到400、500万像素甚至更高。不仅在发达的欧美国家,数码相机已经占有很大的市场,就是在发展中的中国,数码相机的市场也在以惊人的速度在增长,因此,其关键零部件——图像传感器产品就成为当前以及未来业界关注的对象,吸引着众多厂商投入。以产品类别区分,图像传感器产品主要分为CCD、CMOS以及CIS传感器三种。本文将主要简介CCD以及CMOS传感器的技术和产业发展现状。
图像传感器历史
感光器件是工业摄像机最为核心的部件,图像传感器有CMOS和CCD两种。CCD特有的工艺,具有低照度效果好、信噪比高、通透感强、色彩还原能力佳等优点,在交通、医疗等高端领域中广泛应用。由于其成像方面的优势,在很长时间内还会延续采用,但同时由于其成本高、功耗大也制约了其市场发展的空间。CCD与CMOS在不同的应用场景下各有优势,但随着CMOS工艺和技术的不断提升,以及高端CMOS价格的不断下降,相信在安防行业高清摄像机未来的发展中,CMOS将占据越来越重要的地位。
CCD(Charged Coupled Device)于1969年在贝尔试验室研制成功,之后由日商等公司开始量产,其发展历程已经将近30多。CCD又可分为线型(Linear)与面型(Area)两种,其中线型应用于影像扫瞄器及传真机上,而面型主要应用于数码相机(DSC)、摄录影机、监视摄影机等多项影像输入产品上。
图像传感器特点
一般认为,CCD传感器有以下优点:高解析度(High Resolution):像点的大小为μm级,可感测及识别精细物体,提高影像品质。从1寸、1/2寸、2/3寸、1/4寸到推出的1/9寸,像素数目从10多万增加到400~500万像素;低杂讯(Low Noise)高敏感度:CCD具有很低的读出杂讯和暗电流杂讯,因此提高了信噪比(SNR),同时又具高敏感度,很低光度的入射光也能侦测到,其讯号不会被掩盖,使CCD的应用较不受天候拘束;动态范围广(High Dynamic Range):同时侦测及分辨强光和弱光,提高系统环境的使用范围,不因亮度差异大而造成信号反差现象。良好的线性特性曲线(Linearity):入射光源强度和输出讯号大小成良好的正比关系,物体资讯不致损失,降低信号补偿处理成本;高光子转换效率(High Quantum Efficiency ):很微弱的入射光照射都能被记录下来,若配合影像增强管及投光器,即使在暗夜远处的景物仍然还可以侦测得到;大面积感光(Large Field of View):利用半导体技术已可制造大面积的CCD晶片,与传统底片尺寸相当的35mm的CCD已经开始应用在数码相机中,成为取代专业有利光学相机的关键元件;光谱响应广(Broad Spectral Response):能检测很宽波长范围的光,增加系统使用弹性,扩大系统应用领域;低影像失真(Low Image Distortion):使用CCD感测器,其影像处理不会有失真的情形,使原物体资讯忠实地反应出来;体积小、重量轻CCD具备体积小且重量轻的特性,因此,可容易地装置在人造卫星及各式导航系统上;低秏电力不受强电磁场影响;9. 电荷传输效率佳:该效率系数影响信噪比、解像率,若电荷传输效率不佳,影像将变较模糊;10. 可大批量生产,品质稳定,坚固,不易老化,使用方便及保养容易。根据In-Stat在2001时对全球图像传感器的研究报告中指出,CCD产业前七大厂商皆为日系厂商,占了全球98.5%的市场份额,在技术发展方面,较有特色的主要厂商应为索尼、飞利普和柯达公司。
图像传感器CMOS
编辑
语音
图像传感器特点
CMOS传感器采用一般半导体电路最常用的CMOS工艺,具有集成度高、功耗小、速度快、成本低等特点,最近几年在宽动态、低照度方面发展迅速。CMOS即互补性金属氧化物半导体,主要是利用硅和锗两种元素所做成的半导体,通过CMOS上带负电和带正电的晶体管来实现基本的功能。这两个互补效应所产生的电流即可被处理芯片记录和解读成影像。在模拟摄像机以及标清网络摄像机中,CCD的使用最为广泛,长期以来都在市场上占有主导地位。CCD的特点是灵敏度高,但响应速度较低,不适用于高清监控摄像机采用的高分辨率逐行扫描方式,因此进入高清监控时代以后,CMOS逐渐被人们所认识,高清监控摄像机普遍采用CMOS感光器件。CMOS针对CCD最主要的优势就是非常省电。不像由二级管组成的CCD,CMOS电路几乎没有静态电量消耗。这就使得CMOS的耗电量只有普通CCD的1/3左右,CMOS重要问题是在处理快速变换的影像时,由于电流变换过于频繁而过热,暗电流抑制的好就问题不大,如果抑制的不好就十分容易出现噪点。已经研发出720P与1080P专用的背照式CMOS器件,其灵敏度性能已经与CCD接近。与表面照射型CMOS传感器相比,背照式CMOS在灵敏度(S/N)上具有很大优势,显著提高低光照条件下的拍摄效果,因此在低照度环境下拍摄,能够大幅降低噪点。虽然以CMOS技术为基础的百万像素摄像机产品在低照度环境和信噪处理方面存在不足,但这并不会根本上影响它的应用前景。而且相关国际大企业正在加大力度解决这两个问题,相信在不久的将来,CMOS的效果会越来越接近CCD的效果,并且CMOS设备的价格会低于CCD设备。安防行业使用CMOS多于CCD已经成为不争的事实,尽管相同尺寸的CCD传感器分辨率优于CMOS传感器,但如果不考虑尺寸限制,CMOS在量率上的优势可以有效克服大尺寸感光原件制造的困难,这样CMOS在更高分辨率下将更有优势。另外,CMOS响应速度比CCD快,因此更适合高清监控的大数据量特点。
图像传感器历史
与CCD相比,CMOS具有体积小,耗电量不到CCD的1/10,售价也比CCD便宜1/3的优点。与CCD产品相比,CMOS是标准工艺制程,可利用现有的半导体设备,不需额外的投资设备,且品质可随著半导体技术的提升而进步。同时,全球晶圆厂的CMOS生产线较多,日后量产时也有利于成本的降低。另外,CMOS传感器的最大优势,是它具有高度系统整合的条件。理论上,所有图像传感器所需的功能,例如垂直位移、水平位移暂存器、时序控制、CDS、ADC…等,都可放在集成在一颗晶片上,甚至于所有的晶片包括后端晶片(Back-end Chip)、快闪记忆体(Flash RAM)等也可整合成单晶片(SYSTEM-ON-CHIP),以达到降低整机生产成本的目的。正因为此,投入研发、生产的厂商较多,美国有30多家,欧洲7家,日本约8家,韩国1家,台湾有8家。而居全球翘楚地位的厂商是Agilent(HP),其市场占有率51%、ST(VLSI Vision)占16%、Omni Vision占13%、现代占8%、Photobit约占5%,这五家合计市占率达93%。根据In-Stat统计资料显示,CMOS传感器的全球销售额到2004年可望突破18亿美元,CMOS将以62%的年复合成长率快速成长,逐步侵占CCD器件的应用领域。特别是在2013年快速发展的手机应用领域中,以CMOS图像传感器为主的摄相模块将占领其80%以上的应用市场。
图像传感器市场
CMOS图像传感器属于新兴产品市场,其市场占有率变化不如成熟产业那般恒常不变,例如在1999年时,CMOS市场中,按照出货比例排名依序为Agilent、OmniVision、STM和Hyundai,其市场占有率分别为24%、22%、14%和14%,其中STM是欧洲厂商,Hyundai是韩国厂商;但只经过一年后的市场竞争,Agilent和OmniVision出货排名顺序仍然分居一、二,且市场占有率分别提升到37.7%和30.8%,而STM落居第四,市场占有率大幅滑落至4.8%,至于Hyundai更是大幅衰退只剩2.1%的市场占有率,值得一提的是Photobi在2000年度的大幅成长,全球市场占有率快速成长至13.7%,排名全球第三。这三家厂商出货量就占全球出货量的82.2%。从中可以分析,这个产业的厂商集中度相当密集,所以观察上述三家厂商的动态和发展,可看出许产业和技术未来发展方向。Agilent主要的产品为第二代的CIF(352*288)HDCS-1020和第二代的VGA(640*480)HDCS-2020,主要应用在数码相机 、行动电话、PDA、PC Camera等新兴的资讯家电产品之中,此外Agilent在2000年另一成功策略是和Logitech与Microsoft这两家公司策略联盟,打入了光学鼠标产品领域,但是这是非常低阶的CMOS产品,而且不是为了捕捉影像 ,所以在做影像感测器的全球统计时并未将此数量一并加入,但是此举可看出Agilent以CMOS技术为基础进军光学元件的规划意图。OmniVision它主要的产品包括︰CIF(352 x 288)、VGA(640 x 480)、SVGA(800 x 600)和SXGA(1280 x 1024)。Omnivision开发的130万像素等级的CMOS图像传感器正在被业界大量应用在数码相机中。业界一般认为,百万像素为使用CMOS和CCD的分水岭,CMOS成功跨进这一市场,足以说明CMOS技术发展对市场的渗透度,未来可能将取代CCD成为中低档影像产品的不留应用。Omnivision在2001年5月开发的CIF(352 x 288)等级的CMOS传感器,其特色为低秏电,目标市场定位在移动电话上,其产品发展策略和各大研究调查机构不谋而合,在移动电话市场上,CMOS模组的摄相模块已经成为移动通讯应用的最大量产品。Photobit在2000年获得较大成功。2001年Photobit率先研发出PB-0330产品型号的CMOS图像传感器,此产品特色具备单一晶片逻辑转数位的变频器,它是第二代1/4寸的VGA(640 x 480),同时也推出PB-0111产品型号的CMOS影像感测器,是第二代1/5寸的CIF(352 x 288)。Photobit推出这两种产品主要针对数码相机和PC Camera的数位化产品,和OmniVision CIF(352 x 288)定位在行动电话市场上有所区隔,其推出CIF(352 x 288)和VGA(640 x 480)这两种不同解析程度的影像感测器,行销范围意图含盖低阶和中高阶市场。
图像传感器发展
2013年业界发展了CMOS图像传感器新技术--C3D。C3D技术的最大特点就是像素反应的均一性。C3D技术重新定义了成像器的性能(即把系统的整体性能包括在内)并提高了CMOS图像传感器在均一性和暗电流方面的标准性能。2014年初,美国Foveon公司公开展示了其最新发展的Foveon X3技术,立即引起业界的高度关注。Foveon X3是全球第一款可以在一个像素上捕捉全部色彩的图像传感器阵列。传统的光电耦合器件只能感应光线强度,不能感应色彩信息,需要通过滤色镜来感应色彩信息,我们称之为Bayer滤镜。而Foveon X3在一个像素上通过不同的深度来感应色彩,最表面一层感应蓝色、第二层可以感应绿色,第三层感应红色。它是根据硅对不同波长光线的吸收效应来达到一个像素感应全部色彩信息,已经有了使用这种技术的CMOS图像传感器,其应用产品是“Sigma SD9”数码相机。这项革新技术可以提供更加锐利的图像,更好的色彩,比起以前的图像传感器,X3是第一款通过内置硅光电传感器来检测色彩的。Foveon X3的技术对于传统半导体感光技术来说有很大的突破,也有颠覆传统技术的效果,相信Foveon X3会有很好的前景。在高分辨率像素产品方面,日前台湾锐视科技已领先业界批量推出了210万像素的CMOS图像传感器,而且已有美商与台湾的光学镜头厂合作,将在第三季推出此款CMOS传感器结合镜头的模组,CMOS应用已经开始在200万像素数码相机产品中应用。对比CCD提供很好的图像质量、抗噪能力和相机设计时的灵活性。尽管由于增加了外部电路使得系统的尺寸变大,复杂性提高,但在电路设计时可更加灵活,可以尽可能的提升CCD相机的某些特别关注的性能。CCD更适合于对相机性能要求非常高而对成本控制不太严格的应用领域,如天文,高清晰度的医疗X光影像、和其他需要长时间曝光,对图像噪声要求严格的科学应用。CMOS是能应用当代大规模半导体集成电路生产工艺来生产的图像传感器,具有成品率高、集成度高、功耗小、价格低等特点。CMOS技术是世界上许多图像传感器半导体研发企业试图用来替代CCD的技术。经过多年的努力,作为图像传感器,CMOS已经克服早期的许多缺点,发展到了在图像品质方面可以与CCD技术较量的水平。CMOS的水平使它们更适合应用于要求空间小、体积小、功耗低而对图像噪声和质量要求不是特别高的场合。如大部分有辅助光照明的工业检测应用、安防保安应用、和大多数消费型商业数码相机应用。
图像传感器技术参数
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语音
了解CCD和CMOS芯片的成像原理和主要参数对于产品的选型时非常重要的。同样,相同的芯片经过不同的设计制造出的相机性能也可能有所差别。CCD和CMOS的主要参数有以下几个:1. 像元尺寸像元尺寸指芯片像元阵列上每个像元的实际物理尺寸,通常的尺寸包括14um,10um, 9um , 7um , 6.45um ,3.75um 等。像元尺寸从某种程度上反映了芯片的对光的响应能力,像元尺寸越小,能够接收到的光子数量越多,在同样的光照条件和曝光时间内产生的电荷数量越多。对于弱光成像而言,像元尺寸是芯片灵敏度的一种表征。2. 灵敏度灵敏度是芯片的重要参数之一,它具有两种物理意义。一种指光器件的光电转换能力,与响应率的意义相同。即芯片的灵敏度指在一定光谱范围内,单位曝光量的输出信号电压(电流),单位可以为纳安/勒克斯nA/Lux、伏/瓦(V/W)、伏/勒克斯(V/Lux)、伏/流明(V/lm)。另一种是指器件所能传感的对地辐射功率(或照度),与探测率的意义相同,。单位可用瓦(W)或勒克斯(Lux)表示。3. 坏点数由于受到制造工艺的限制,对于有几百万像素点的传感器而言,所有的像元都是好的情况几乎不太可能,坏点数是指芯片中坏点(不能有效成像的像元或相应不一致性大于参数允许范围的像元)的数量,坏点数是衡量芯片质量的重要参数。4. 光谱响应光谱响应是指芯片对于不同光波长光线的响应能力,通常用光谱响应曲线给出。从产品的技术发展趋势看,无论是CCD还是CMOS,其体积小型化及高像素化仍是业界积极研发的目标。因为像素尺寸小则图像产品的分辨率越高、清晰度越好、体积越小,其应用面更广泛。从上述二种图像传感器解析度来看,未来将有几年时间,以130万像素至200万像素为界,之上的应用领域中,将仍以CCD主流,之下的产品中,将开始以CMOS传感器为主流。业界分析2014年底至2015初,将有300万像素的CMOS上市,预测CMOS市场应用超越CCD的时机一般在2004年-2005年。
图像传感器发展现状
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语音
图像传感器的视讯比是给定的,使用高清(HD)分辨率1080p,摄像机设计正朝使用更小的光学格式发展,导致需要更小的像素结构,以降低整体系统成本,同时不影响图像性能或光灵敏度。CCD图像传感器由于灵敏度高、噪声低,逐步成为图像传感器的主流。但由于工艺上的原因,敏感元件和信号处理电路不能集成在同一芯片上,造成由CCD图像 传感器组装的摄像机体积大、功耗大。CMOS图像传感器以其体积小、功耗低在图像传感器市场上独树一帜。但最初市场上的CMOS图像传感器,一直没有摆脱 光照灵敏度低和图像分辨率低的缺点,图像质量还无法与CCD图像传感器相比。如果把CMOS图像传感器的光照灵敏度再提高5倍~10 倍,把噪声进一步降低,CMOS图像传感器的图像质量就可以达到或略微超过CCD图像传感器的水平,同时能保持体积小、重量轻、功耗低、集成度高、价位低 等优点,如此,CMOS图像传感器就会取代CCD图像传感器,并且发展出更好的功效。由于CMOS图像传感器的应用,新一代图像系统的开发研制得到了 极大的发展,并且随着经济规模的形成,其生产成本也得到降低。CMOS图像传感器的画面质量也能与CCD图像传感器相媲美,这主要归功于图像传感器 芯片设计的改进,以及亚微米和深亚微米级设计增加了像素内部的新功能。实际上,更确切地说,CMOS图像传感器应当是一个图像系统。一 个典型的CMOS图像传感器通常包含:一个图像传感器核心(是将离散信号电平多路传输到一个单一的输出,这与CCD图像传感器很相似),所有的时序逻辑、 单一时钟及芯片内的可编程功能,比如增益调节、积分时间、窗口和模数转换器。事实上,当一位设计者购买了CMOS图像传感器后,他得到的是一个包括图像阵 列逻辑寄存器、存储器、定时脉冲发生器和转换器在内的全部系统。与传统的CCD 图像系统相比,把整个图像系统集成在一块芯片上不仅降低了功耗,而且具有重量较轻,占用空间减少以及总体价格更低的优点。
[3]
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参考资料
1.

祝诗平.传感器与检测技术:北京大学出版社,中国林业出版社,2006年:209
2.

图像传感器最新新闻资讯
.OFweek传感器网[引用日期2016-07-21]
3.

图像传感器的发展及应用现状
.传感器应用网[引用日期2016-05-24]
图像识别传感器:dfrobot开源图像识别传感器介绍  第2张

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本文介绍构建园区孪生体,及其业务模型的具体操作。创建孪生体 登录物联网...在画布中,分别单击孪生节点温度传感器1、温度传感器2、温度传感器3、温度传感器4,在数字孪生节点查看并保存节点ID值,用于配置数据映射。后续步骤 添加数据映射

应用场景

图像识别:将图像检测目标剪裁后配合图像识别提升识别精度。目标定位:对海量图片进行分类、打标签。图片分类通过识别图片信息实现分类管理,得出正确结果。EAIS在推理场景中支持更灵活的配置和丰富的网络访问。自然语言处理支持对字、词、...

新功能发布记录

2021-09-31 华东2(上海)IPC图像目标检测 2021年08月 类目名称 接口名称 功能描述 发布时间 发布地域 相关文档 图像识别 广告素材分析 可以对素材图片中的人物(明星、素人、CG人物)、场景等打上标签信息,可支持数千个内容标签,覆盖...

图片查询

是 主体识别方式 主体识别的方式:系统自动识别:由系统自动进行主体识别,以识别的主体进行搜索,主体识别结果可以在Response中获取。自定义主体区域:可自定义主体识别区域。格式为x1,x2,y1,y2,其中x1,y1为左上角点,x2,y2为右下角点。...

常见问题

当指定crop参数为true或者不指定crop参数时,表示需要进行图像的主体区域识别,此时,如果指定了region参数,则会以指定的region作为图像的主体区域,如果没有指定region参数,系统则会自动进行图像主体区域识别;当指定crop参数为false时...

名词解释

名词 描述 Table 代表一系列同类时序数据的集合,例如为空气质量传感器建立一个表,存储所有传感器的监测数据。Tag 描述数据源的特征,通常不随时间变化,例如传感器设备,包含设备(Deviceld)、设备所在的地域(Region)等Tag信息,数据...

错误码

462 Invalid Input-image data error-gif image empty GIF图像是为空 463 Invalid Input-wrong category 输入图像不是对应服务的图像,如行驶证服务请求的不是行驶证 464 Invalid Result-algorithm run failed OCR识别失败 464 Invalid ...

什么是阿里云视觉智能开放平台

具体方向包括:人脸人体 文字识别 商品理解 内容审核 图像识别 分割抠图 图像生产 视觉搜索 视频理解 视频分割 视频生产 视频搜索 目标检测 3D 视觉 AR/VR 首期公测阶段平台将主要开放人脸人体、文字识别、商品理解、内容审核、图像识别、...

HaaS EDU场景式应用整体介绍

更正文档 贡献说明HaaS EDU场景式应用整体介绍 HaaS EDU K1是HaaS家族中针对教育场景推出的、集众多传感器于一身的嵌入式教育开发板,是学习物联网相关技术的最好载体。与传统的开发板不同,除了功能强大的4核(双核300Mhz M33+双核1GHz A7...

图像识别

使用图像识别节点,可调用云市场购买的API进行烟雾火焰火灾、动物、植物花卉、花草树木鉴定等识别。节点配置 配置项 说明 节点名称 设置节点名称。支持中文汉字、英文字母、数字和下划线(_),长度不超过30个字符。选择能力 从下拉框中...

计费说明总览

不支持 文字灌水内容识别 计费介绍 计费介绍 不支持 文字违禁内容识别 计费介绍 计费介绍 不支持 图像识别类 能力名称 按量付费 预付费资源包 预付费QPS 通用图像打标 计费介绍 计费介绍 不支持 场景识别 计费介绍 计费介绍 不支持 广告...

什么是智能双录质检

阿里云达摩院团队人工智能实验室(AI)在语音识别、图像识别、视觉理解、语言理解等方案开展大量研究,并结合阿里集团自身业务,沉淀出大量技术。语音识别技术,是通过声学模型将语音转换为对应的汉语音标符号,音标信息再通过超大词汇网络...

自定义模板使用介绍

自定义模板OCR使用手册 基本概念 OCR:对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。我们目前已有一系列定制化的阿里云OCR产品列表,详情见可以解决身份证信息提取、银行卡信息提取等一...

营业执照识别

(注:目前营业执照识别服务只适用于识别最新的竖版“三证合一”营业执照)请求接口 云市场接口 请求方法:POST请求url:在云市场搜索印刷文字识别-营业执照识别,在API接口中找到调用地址 输入格式输出...

用户行为分析开通及使用

用户行为分析功能简介用户行为分析,是面向增强版系列(注册风险识别-增强版,营销风险识别-增强版,登录风险识别-增强版)用户的分析功能,通过数据聚合、关系计算以及智能算法,以可视化图表的方式支持对调用风险识别增强版系列API入参的...

限制说明

系统限制 图像大小及像素要求图像压缩系数不小于0.8,图像大小最短边不小于1024像素;多图拼接限制适用于拼接的图像的个数不能超过20张。

概述

本文主要为您介绍如何快速熟悉图像搜索实例,了解实例的购买和使用流程。应用范围 本文档应用于初次使用图像搜索的情况,帮助您快速了解图像搜索的功能,完成快速开通,快速使用。使用本产品前,您的技能要求如下:对人工智能有初步了解,...

购买风险识别服务

阿里云风险识别服务为您提供风险控制解决方案,包括风险识别API服务、决策引擎服务和专家测试服务。本文档介绍如何购买风险识别服务和专家测试服务。购买风险识别服务风险识别产品支持包年包月和按量两种购买方式。风险识别包年包月购买...

文字识别介绍

通用文字类识别 通用文字识别 识别图像中文字内容和文字区域坐标,适用于多场景图像文字识别。表格识别 自动识别表格位置、表格内容信息。适用于黑色的,横线、竖线都齐全的表格中内容识别。文档结构化还原识别 对输入文档内容进行解析,...

IoT解决方案之多维度传感器数据分析

s_id s_value s_ts 传感器ID 传感器当前值 发送时间 同时,上述传感器分布在多个设备、多个厂区,用户在RDS上记录传感器、设备、厂区的分布维表,表格如下:s_id s_type device_id factory_id 传感器ID 传感器监控类型 设备ID 厂区ID 上述...

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图像识别传感器:在线图像识别相似图片_宋源:图像识别传感器在制桶设备上的应用(附视频)...

图像识别传感器在制桶设备上的应用

文/宋源
卷边机在装配钢桶桶身、桶项、桶底前有一道不起眼工序——闭口钢桶透气口与桶身的寻缝定位。这道工序说难不难,要做好却也不容易。
有的特殊客户要求:闭口钢桶桶身焊缝线与透气口中心线应是一条直线上、公差不得大于10mm。闭口钢桶桶身与桶顶透气口对正,在一般制桶设备上要达到公差不得大于10mm,确实又有点难!其实这也是用户为了灌装机寻口设备的需要而提出的,如下图所示。

焊缝要与透气口对正
2019年我公司改造了钢桶桶身卷封工艺生产线,采用了自动输送闭口钢桶桶身、自动输送闭口钢桶桶底、桶顶、自动寻口,自动桶身寻缝,在试制过程中,由于各种机械、电器元件的限制,桶身焊缝寻缝无法达到客户要求。
我们带着问题寻找解决问题的办法,桶身焊缝寻缝一般是由电动机带动减速机、减速机带动旋转轮、旋转轮带动桶框旋转、由电感应信号决定电机启动和停止。光电信号、光纤信号在运行过程中或多或少会受到外界条件变化的干扰,经过一周运行桶身焊缝寻缝正确率只能达到60~80%。
主要问题如下:
1、桶身在生产W筋滚压成形后,变成不规则的椭圆形,在寻缝的旋转过程中,相对于信号的距离发生偏差,信号所接收的反馈量发生变化,就会出现检测失败、合格率低;
2、酸洗磷化后桶身的色差、水渍、划伤,都是光纤、光电信号的硬伤;这样就需要一遍又一遍的调整参数设置,还总是无法稳定、准确、快速的进行桶身焊缝寻缝定位,需要寻找更精密检测信号。

安装视觉图像传感器的卷边封口机
通过与相关人员一起研究,说明缘由、策划方案、寄样板、结果反馈,最终锁定照明一体型、视觉图像识别传感器。传感器是通过检查对象的图案是否与合格品一致,进行面积或轮廓比对,相似度1%~100%可调,这样就可以避免水渍、划伤对焊缝检测的干扰。在设定拍摄条件时,还可以设定拍摄面积和识别区大小,减小相对识别面积,可以加快识别效率。合理调整拍摄的亮度和焦点,可以弥补桶框变形后所造成造成的干扰。经过综合设定,一段时间运转,测定误差在±10mm以内、合格率可以达到96%,误差在±50mm以内的可以达到99.8%。

视觉图像传感器的工作原理
视觉图像传感器可以通过选装的图像监视器或电脑操作软件完成在线监测和设置调整。正常工作时的触发输入,通过光电开关或PLC同步对象物品的位置,输入拍摄开始信号;开始图像拍摄,点亮内置照明,通过CMOS传感器拍摄检测对象的图案;识别处理,根据识别工具的设定,检查对象的图案是否与合格品一致。最多可设定一定的识别工具。还可以对误判断位置偏差进行修正。最终输出结果判定。

生产线上的视觉图像传感器
根据半年的设备运行我们感到视觉检测已成为现代工业普遍的检测工具,与人眼相比,机器视觉可以更好的为工业生产服务,减少工件在检测过程中的误差,提高了工件检测准确性,有效提高产品合格率。
视觉图像识别传感器还可以应用到钢桶印字、印花工艺,通过识别钢桶图案的轮廓、颜色等设定参数,完成残次品的判定,实现整个生产过程提高全自动化的判定精确度。

作者简介:宋源,新疆新投康佳公司金属包装公司,电话:

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