已有样品/n随着电子技术的飞速发展， 封装的小型化和组装的高密度化以及各种新型封装技术的不断涌现， 于是对检查的方法和技术提出了更高的要求。 X射线视觉系统不仅可对不可见焊点进行检测， 如BGA（球栅阵列封装） 等， 还能对检测结果进行定性、 定量分析， 可以及早发现故障。

智能车载视觉服务平台以车内场景主导、软件定义、数据驱动为主，利用车内摄像头等设备，获取车内人员多维度感知数据，设计开发多款高感知、强体验的软件应用服务及产品。  随着产品的推广和数据积累，团队会增加车载安全服务如疲劳监测、车内异常行为等功能，最终打造集娱乐和安全于一体智能车载服务平台。    

团队研发了手术视觉当行定位系统，采用多相机系统对带有视觉标签的手术 器具进行实时定位和目标跟踪，视觉标签采用非对称分布的红外反射球，支持有 源和无源两种视觉标签。其中高速高分辨率红外摄像机采用内置 850nm 红外光源 阵列，120 万像素红外 CCD，配合宽焦距范围镜头，视场角度可达 90°以上。为 减小系统延时，提高手术医生的体验感，研究基于 FPGA 的视觉数据并行计算定 位算法，在相机本地通过 FPGA 快速计算得到单视角的定位数据，配合高速以太 网标准的数据传输总线，能够达到 200 帧以

产品详细介绍软件特点● VisionBank SVS工具库能够满足各种视觉需求，从几何物品的定位、检测、识别、测量，都能够解决● 结合灵活而强大的PC-based应用开发，VisionBank SVS软件能够以前所未有的超快速度，为各种机器视觉应用创建解决方案● VisionBank SVS软件提供中、英两种语言选择，全面兼容Win 7、Win8、Win10系统，客户可在32位与64位间无缝切换● 各工具之间的拖放可实现快速的数值、结果和图像链接。● 支持多种设备热插拔，无需断电就可添加或移除设备● 工具组可重复使用的并缩短应用开发的时间● VisionBank SVS机器视觉测量软件适用于各行业产品在线、离线尺寸测量，1/4亚像素测量精度● 几十种几何算法运算，十多种测量工具，使得测量变得简单，强大● 各工具之间的拖放可实现快速的数值、结果和图像链接。● 测量结果可以Excel ，Txt，CSV等形式输出，统计数据● 圆形、方形、棋盘格等标定板标定，比例尺标定智能视觉软件测量（计测）模块 智能视觉软件测量（计测）模块2标定 标定 高精度测量所选用的标定板标定，可使得检测精度达到um级别。亦可选用标准产品或标准块进行比例尺标定，方便、快捷，更适用于产线数据快速测量。数据存储 智能视觉软件数据存储 可将数据保存为TXT、EXCEL、CSV格式，用户可设置数据保存路径。在数据记录窗口中查看最近100天的检查记录。保存的结果数据文件和图像以日期分组。 机器人视觉引导定位模块● 系统内嵌智能形状识别引擎，能够识别常见的基本几何图形● 对于复杂形状，系统可以进行模板学习训练，进而实现复杂形状的识别● 全面兼容ABB、KUKA，FANUC、安川，川崎，新松等主流机器人，以及各类PLC控制系统实现无缝对接● 多点映射标定及标定板标定，可将图像左边转化为世界坐标、及伺服运动脉冲等● 标准协议的RS2162通讯、网络通讯（服务器、客户端），使得通讯更加简单化● 检测组织错误、表面缺陷、产品损坏、缺失等特等● 颜色检测分析、有序色块检测等● 圆度检测、轨迹检测、直线边缘毛刺检测等● OCR、OCV，读取和验证产品或元件上的字母、数字、字符等● 读取一维条码、二维DataMatrix码、QR码● 读取数据通讯输出，RS232、TCP/IP、I/O输出智能视觉系统逻辑控制、数据运算 对测量模块得到的结果进行数学计算产生新的数值，或比较两个字符串内容是否一致，可以设定固定字符串，等等图像预处理 图像预处理机器视觉 在图像预处理中可以添加一系列预处理算法对图像逐步进行预处理。后续用户选择的模块是在预处理之后的图像上执行的。 支持多种相机需求VisionBank SVS软件可以基于数百种相机平台采集图像。目前可支持Microvision GIGE/USB系列相机、Basler GIGE系列相机、AVT GIGE/USB/1394系列相机，以及维视图像智能相机.优势特点● 智能化工程管理——可同时检测同一产线上的不同型号产品● 多层级权限管理——提供“管理员”、“工程师”及“操作员”权限管理● 高自由度的扩展性——面向高级用户开放SDK版本● SDK层级的兼容性 ——系统直接搭载厂商原始驱动包● 数据转译模块——可对输入输出的信号进行“转译”，支持用户自定义规则● 本地及云端的数据存储——检测数据可本地存储也可上传到云端● 其他辅助功能——包括智能参数确定、逻辑检测、灰度直方图、系统运行日志及额外的软键盘

实验平台由2D和3D视觉单元、SCARA机器人、输送线和计算机组成， 针对图像处理、机器视觉和机器人等课程的教学需要， 配置多个基础类、提高类和应用类实验，帮助学生由浅入深 ，逐步掌握机器视觉和机器人的相关知识。

本发明公开了一种基于机器视觉技术的马铃薯分级控制方法及装置。在图像检测时，根据导向拨杆的数目将摄像机视场划分成相对应个数的虚拟通道；用逻辑值来表示每个虚拟通道上是否存在待分级马铃薯；控制处理单元根据检测得到的逻辑值来控制导向拨杆是否动作，当逻辑值为1时，其所对应的导向机构才由气缸向上推出，马铃薯与导向拨杆接触而改变运行轨迹，分离到对应的出料斜槽中；马铃薯由摄像机采集图像后，由图像检测结果，以马铃薯横径为直径画一个虚拟圆，根据虚拟圆所占据的虚拟通道来确定采用一个或多个导向拨杆来分离马铃薯。本发明可用于杂质、不同品质马铃薯的快速检测，同时可减少马铃薯的损伤，准确地实现马铃薯的分选。

伴随着虚拟现实技术，增强现实技术，触觉反馈技术以及智能机器人的出现，人们在视觉和触觉上有了越来越多不同的全新体验。例如，目前对 于机器人的操作方式一般是通过遥控装置或是手动触控，这个使用者的操作带来 很多不方便而且对于初学者来讲也不是很好掌握，同时操作失误率较高，因为我们不能真切的感受到机器人的世界。具备视觉与触觉反馈的体感机器人采用体感交互装置采集目标人体肢体关 节信息，对目标人体的姿态或动作进行分析识别;根据获取到的分析识别结果产 生对应的体感交互指令;将体感交互指令发送至机器人，机器人执行体感交互指 令;同时机器人采集自己周围环境信息，例如指尖压力信息和周身图像信息，通 过体感交互装置反馈给目标人体。通过上述方式不仅突破了传统的对机器人的控 制方式，而且通过触觉反馈的方式还有 3D 图像的显示，在大程度的让使用者得 到沉浸式的操作体验。随之而得到的不仅仅是方便的操作和大大降低的操作失误 率，同时也给用户带来了更为生动的操作体验。

本发明公开了一种基于机器视觉技术的马铃薯分级控制方法及装置。在图像检测时，根据导向拨杆的数目将摄像机视场划分成相对应个数的虚拟通道；用逻辑值来表示每个虚拟通道上是否存在待分级马铃薯；控制处理单元根据检测得到的逻辑值来控制导向拨杆是否动作，当逻辑值为1时，其所对应的导向机构才由气缸向上推出，马铃薯与导向拨杆接触而改变运行轨迹，分离到对应的出料斜槽中；马铃薯由摄像机采集图像后，由图像检测结果，以马铃薯横径为直径画一个虚拟圆，根据虚拟圆所占据的虚拟通道来确定采用一个或多个导向拨杆来分离马铃薯。本发明可用于杂质、不同品质马铃薯的快速检测，同时可减少马铃薯的损伤，准确地实现马铃薯的分选。

本发明提供了基于视觉注意的宏块层比特分配优化方法，其包括以下步骤：步骤1、判断宏块属于前景区域还是背景区域，检测出运动区域；步骤2、使用梯度来检测结构纹理区域；步骤3、宏块层目标比特分配。本发明分析了HVS视觉注意特性的基础上，首先通过参考帧中宏块的运动矢量，结合帧间差分法及当前宏块的位置，提取图像中引起视觉注意的运动区域，然后采用平均梯度检测纹理区域，根据图像中宏块所在区域，优化宏块的目标比特分配。本文提出的算法取得了与JVT-G012算法相当的编码图像质量，减少了视频序列PSNR的波动，使编码图像整体保持了稳定的客观质量，同时也取得较好的编码图像主观质量。