マシンビジョンは、測定し、裁判官ない代わりに、人間の目のマシンを使用することです。専用の画像処理ソフトウェア、デジタル信号に変換する等の画素との明るさ、色の情報配信に送られ、信号各種操作用画像処理ソフトウェアは、対象の特徴を抽出し、次いで、判別の結果に応じて装置の動作フィールドを制御します。中国の製造業の積極的な発展に伴い、中国は地域の最も活発な国際的なマシンビジョン開発の一つになることです。大規模包装、自動車、その他の領域に拡張エレクトロニクス、製薬および他の職業、徐々にの初めからカテゴリの使用、および運輸、印刷や他の専門での使用が多いです。単純にスケールを使用し、国民経済の様々な職業があります。どのように適したマシンビジョンソフトウェアを選択するには、ループ、視覚的な後輩のために、企業の大半を行うには、オートメーション健康になってきた、ユーザーへのないシステムが明確に説明するために、行に参加しました。本論文では、に焦点を当てるとマシンビジョンソフトウェアについていくつかの重要なポイントを選択するだけでなく、いくつかの一般的に使用されるビジョンソフトウェアをご紹介します。
まず、マシンビジョンソフトウェアの選択ポイント
1、精度ロケータ
またはターゲット関数の正確な位置決めは、重要なシステムの特徴又は視覚運動案内システムによって検出されます。伝統的な選択は、オブジェクトを識別するために関連グラデーションオブジェクトの場所の値です。が、このスキルは広く使われているが、安定性の欠如の状況での画質劣化されています。乱雑に影響を与える要因には、明るさが同じではありませんので、上の非表示とによる画質の劣化であってもよいです。対照的に、幾何学的標的化方法は、目標を識別し、目標特性に概説使用するための新しい方法です。最も次元視覚画像自社開発の画像処理ソフトウェアの幾何学的標的化方法、及び高効率を使用して、効果的に、ユーザーが場所の問題を解決するのに役立つことができます。
2、ツールのライブラリやアプリケーション・ソフトウェア
主に2つの典型的な方法の販売にマシンビジョンソフトウェアは：1ツールライブラリは、処理アルゴリズムの様々なが含まれており、他のアプリケーションソフトウェアは、作業の特定の種類を達成するように設計されています。どちらも、長所と短所があり、選択をする前に、最初の時間に、この機能を確認する必要があります。画像処理ソフトウェアは、両方のは、顧客の多様化と変化するニーズを満たすために専門的なアプリケーションを提供することができ、両方が含まれている次元視覚映像を提供します。
3、プログラミングと操作しやすいです
簡潔な、直感的なグラフィカルインタフェースを使用して、ポイントを設定するのは簡単です。今日のマシンビジョン製品との主な違いは、そのグラフィカルなインターフェイスです。インターフェイスは、おそらく「設定」と二つの側面から評価する「操作」懸念しているエンジニアのために、それはおそらく非常に複雑ですが、それは非常に単純な演算子にする必要があります。
図4に示すように、サブピクセル精度
解像度の視覚システムは、システムの最小の機能を区別することができます。例えば、「「得られた解像度の640×480ピクセルのコンピュータ画像を用いて視覚尺度（FOV）が1/640又は0.00156です」。実際には、サブピクセルの才能を持つマシンビジョンアルゴリズム。換言すれば、これらのアルゴリズムは、測定又は画素単位より小さい描くことができます。
5、アップグレードしやすいです
マシンビジョンシステムは、様々な場面で使用することができ、彼らはファッションから監視システムへのカメラのサイズを使用することができます。システムの選択は、将来のシステムのアップグレードを考えてしなければならないとき。汎用に基づくビジョンソフトウェアシステムは非常によくカット。このようなシステムの将来のニーズを考える視覚的な物事の変化などの追加のカメラ、照明の変化、およそエンドユーザーに基づいています。
図6に示すように、画像前処理アルゴリズム
ほとんどの画像処理ソフトウェアは、彼らの申し出の豊かさと効率を比較する必要がある、前処理アルゴリズムを提供します。
7、システム統合
あなたはマシンビジョン技術で非常に熟達していない場合は、あなたのプロジェクトのためにあなたは、システムインテグレータの広い範囲に耐えることができ、システムインテグレータ、理想的な視覚的な商品が必要になります。
第二に、一般的に使用されるマシンビジョンソフトウェア
1. OpenCVの、無料のオープンソースの画像処理ライブラリ
OpenCVのオープンソースは、それが簡単にデジタル画像およびビデオ処理を実現することができます含まれている機能を使用して、近年では無料のコンピュータビジョンライブラリを導入しています。オブジェクト指向のプログラミングツールのVC ++ 6.0、Cで書かれたプログラムを利用しながら++アルゴリズムライブラリOpenCVのは、デジタル画像処理VC ++プログラミングのための偉大な利便性を提供し、それはビデオ処理、画像のための強力なツールとなります。
短所：それはオープンソースソフトウェアであるため、その多くのバージョンので、ライブラリー複合体は、アプリケーションの効率が受け、研究や学習のためのより適切な、産業用アプリケーションに適していません。
2.ハルコン、強力な画像処理ライブラリ
HALCONは、ドイツのMVtec統合開発環境マシンビジョンアプリケーションの広い範囲で、マシンビジョンアルゴリズムの包括的な標準パッケージを開発しています。これは、生産コストを節約し、柔軟なアーキテクチャは、マシンビジョン、医療画像や画像解析アプリケーションの迅速な開発を容易に--HALCONソフトウェア開発サイクルを短縮します。ヨーロッパと日本では、業界では、すでにマシンビジョンソフトウェアは、最高の性能を有する認識されています
短所：高価な、すべてのディストリビューションは、再購入承認する必要があります。
3. NIビジョン、画像処理ライブラリの高速検証（VBAI、視覚側近を含みます）
グラフィカルプログラミングとNIビジョンソフトウェアエンジニアリングのビジョンアルゴリズムは、高い開発効率で実現することができます。より良いニーズやクイックスタートを満たすために、設定可能な環境、および包括的なプログラミングライブラリを選択します。彼らは、それが簡単に、既存のコードを使用して管理し、ハードウェア・システムの複数を維持すること、ハードウェア、良好な相溶性の任意の組み合わせと併用することができます。
短所：素敵必ずしも高価。
4. Matlabの、基礎となるアルゴリズムの検証の選択
便利な用法、画像処理機能の数の特に統合、使用される画像処理方法のほぼすべての側面をMathWorks社のMATLAB。ユーザーが画像を読み取る方法を検討する必要がないように一般的な操作は、対応する組み込み関数を作ってきた、色空間およびその他の固定と洗練されたアルゴリズムを変換する方法の特徴点は、研究では、アルゴリズムに入れ焦点を当てます。
欠点：MATLAB治療の詳細を把握するには十分ではありません。
[AI]完全なAIの自己学習コース、最も詳細なリソースの統合！
フロントラインのエンジニアからの洞察、特定のセグメントの方向を選択する方法、AIを学ぶに切り替え
法的な武器で、テンセントの侵害を吹きます！！！ベイエリア人工知能は、知的財産権、それの状態を改善することができますか？
[PDF]実際にエントリからブックPythonプログラミングを送信します
マスターへのエントリからのPython、学習と機械学習教材まくるの深さ！
[無料] 200枚のコピーに制限/もちろん機関の最新の3980元の機械学習、大規模なデータの高速ダウンロードは、
押しスキャンコードいじめの帰国