Question

机器视觉检测系统选型_机器视觉自动检测技术

Answer 1

机器视觉检测系统选型涉及到多个因素，包括应用场景、需求、预算等。以下是常见的机器视觉自动检测技术：
1. 目标检测：目标检测是一种常见的机器视觉自动检测技术，用于在图像或视频中识别和定位特定物体或目标。
2. 行为识别：行为识别是针对视频数据的机器视觉自动检测技术，用于识别和分析人或物体的行为。常见的行为识别方法包括基于传统机器学习的方法（如隐马尔可夫模型、条件随机场等）和基于深度学习的方法（如LSTM、3D CNN等）。
3. 图像分割：图像分割是将图像划分为多个不同的区域或对象的机器视觉自动检测技术。常见的图像分割方法包括基于传统机器学习的方法（如基于边缘、区域生长等）和基于深度学习的方法
4. 特征提取：特征提取是机器视觉自动检测技术中的一个重要环节，它用于从图像或视频中提取具有代表性的特征，以便后续的分类、识别等任务。常见的特征提取方法包括传统的手工设计特征（如SIFT、HOG等）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络等）。
在选型时，需要根据具体的应用场景和需求来选择适合的机器视觉自动检测技术，并考虑相关的算法性能、实时性、可靠性等因素。同时，也需要根据预算来选择合适的硬件平台和软件工具。

Answer 2

机器视觉是用机器代替人眼测量和判断的。机器视觉检测系统主要包括摄像机、镜头、光源、图像处理系统和执行器。光源作为系统的重要组成部分，直接关系到系统的成败。嘉铭科技目前理想的视觉光源有高频荧光灯、光纤卤素灯、氙气灯、LED光源。应用最多是LED光源。

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