工業鏡頭的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

機器視覺從入門到提高

為了解決工業鏡頭的問題，作者劉增龍趙心傑 這樣論述：

機器視覺簡單來理解就是一門用機器代替人眼做測量和判斷的技術，在現代製造中應用廣泛，如在產品定位、缺陷檢測、尺寸測量、條碼識別等方面均有應用。機器視覺是一門綜合技術，包括數位影像處理、自動控制、光源照明、光學成像、感測器、機器人等知識。   本書由淺入深比較全面地介紹了機器視覺的相關知識，包括機器視覺基本知識、工業相機原理及選型、工業鏡頭特性及選型、光學基本知識及不同打光方案效果、機器視覺其他常用配件、數位影像處理知識及機器視覺演算法平臺軟體MVP等內容。   本書既適合機器視覺相關專業的高校學生學習，也適合機器視覺相關工程技術人員參考學習。 前言   第1章機器視覺概述1

1.1機器視覺的定義與應用領域2 1.2機器視覺的應用與特點4 1.2.1機器視覺的應用場景4 1.2.2視覺系統的處理特點5 1.2.3機器視覺與人眼視覺的類比8 1.2.4圖像好壞的描述標準9 1.3機器視覺的發展歷程與趨勢10 第2章工業相機15 2.1工業相機的常見分類16 2.2CCD晶片和CMOS晶片的區別19 2.3黑白相機與彩色相機的區別21 2.4工業相機的通信介面25 2.5工業相機的參數與功能29 2.6相機選型32 第3章工業鏡頭35 3.1鏡頭的常用分類35 3.2遠心鏡38 3.3鏡頭的基本特性42 3.4鏡頭介面44 3.5鏡頭選型46 第4章工業光源51

4.1光學基本知識51 4.1.1電磁波譜與可見光51 4.1.2三大光學現象52 4.1.3色彩53 4.2光源的作用與必要性55 4.3常見光源的類型及打光效果56 4.4光源顏色的選擇75 第5章機器視覺其他常用配件81 5.1濾光片81 5.2延長管81 5.3偏振片82 5.4漫反射板84 5.5標定板85 第6章數位影像處理技術簡介87 6.1影像處理的基本知識87 6.2圖像預處理技術89 6.3邊緣檢測94 第7章機器視覺軟體使用96 7.1MVP軟體使用96 7.1.1圖像採集97 7.1.2定位98 7.1.3標定108 7.1.4測量110 7.1.5識別113 7

.1.6邏輯控制117 7.1.7通信119 7.1.8輔助工具124 7.2其他品牌機器視覺軟體簡介125 7.2.1HALCON125 7.2.2VisionPro126 7.2.3NI視覺127 第8章機器視覺與其他設備的通信128 8.1MVP與ABB工業機器人基於TCP/IP通信128 8.2MVP與西門子PLC基於TCP/IP通信135 參考文獻141

工業鏡頭進入發燒排行的影片

智慧樂高零件分類機

為了解決工業鏡頭的問題，作者范庭瑄 這樣論述：

近年來不論是社團活動、營隊或是學校的大小型比賽都會使用到樂高，應用非常的廣泛，但在組裝樂高零件之前往往都因為零件太過於雜亂而無從下手，或是在找零件的時間上花費大量的人力時間而導致了效率降低，而現在有了樂高分類機，是利用長度、型狀大小來分辨不同種類的長度的輪軸分類機(LEGO自動分類機)依據，考慮到這台機器分的種類太過單一(只分類一種零件，種類也不夠多)，而且現在樂高零件的基本配備也越來越多樣化了。近期人工智慧技術開始了第三次的起飛，在辨識圖像功能方面，人工智慧的效能甚至超越人類。而本論文規劃利用人工智慧深度學習技術，訓練出樂高分類模型，分成四類: 方磚1x2、長銷、圓型平板1x1、圓型轉盤2

x2，最後與分類硬體機械結合，進行樂高分類整合測試。本論文基於人工智慧深度學習技術，利用Tensorflow為基底的高階語言Keras套件來建立深度學習的類神經網路架構，規劃用電腦視覺中的物件偵測分類神經網路架構SSD_Mobilenet V2，實現偵測物件位置與類別，達成樂高分類的效果。先把每類的資料收集完，每類平均收集400張，四類共收集了1600張有標記類別的圖片用來訓練，再利用自由落體的方式運用工業鏡頭來擷取零件由上到下的畫面，訓練完成的辨識引擎再與硬體機構整合，完成樂高零件的分類功能。本論文製作之流程，第一階段找適合的攝影設備與硬體設備，用一顆CMOS的工業鏡頭來擷取零件從上到下瞬間

掉落的畫面，第二階段建立適用於樂高零件偵測與分類的神經網路模型，再結合NVIDIA的Jetson Nano做訓練，並使用測試資料進行靜態測試，第三階段設計蒐集資料集機制與製作訓練計畫，完成1600張包含有標記的資料蒐集，第四階段將訓練完成的物件偵測分類模型與硬體整合，第五階段準備一批不在訓練資料集的樂高零件做整合測試，最後要能夠準確分類出方磚1x2、長銷、圓型平板1x1、圓型轉盤2x2。關鍵字:深度學習、LEGO、樂高零件分類機、Tensorflow、Keras、NVIDIA、Jetson Nano、SSD_Mobilenet

機器視覺技術

為了解決工業鏡頭的問題，作者程光 這樣論述：

本書介紹了機器視覺技術與應用、常用的處理平台及軟體操作方法，主要內容包括：機器視覺概述、機器視覺系統構成、NI視覺平台的搭建，LabVIEW編程環境與基本操作，LabVIEW編程結構，LabVIEW數組、簇、圖形編程，字元串、文件輸入輸出和屬性節點編程，圖像的採集保存與讀取，相機標定，圖像處理，視覺分揀，基於OpenCV的視覺分揀等。本書內容淺顯易懂，符合學習認知規律。 本書適合作為高職高專院校自動化技術、電腦技術相關專業的教學用書，也可供從事相關行業的技術人員參考。 序 前言 第1章 機器視覺概述 1．1 機器視覺的概念 1．2 機器視覺的優點 1．3 我國機器視覺的發

展 1．4 機器視覺的應用領域 第2章 機器視覺系統構成 2．1 機器視覺系統 2．2 工業相機 2．2．1 工業相機概述 2．2．2 相機成像流程 2．2．3 工業相機的分類 2．2．4 工業相機的主要參數 2．2．5 工業相機與普通相機的區別 2．2．6 工業相機的選擇 2．3 工業鏡頭 2．3．1 工業鏡頭的主要參數 2．3．2 工業鏡頭的選擇 2．4 光源 2．4．1 光學基礎 2．4．2 機器視覺光源的作用 2．4．3 機器視覺光源的分類 2．4．4 光源選擇的因素 2．5 機器視覺的軟體平臺和工具包簡介 第3章 NI視覺平臺的搭建 3．1 ABB機器人模擬軟體RobotStud

io 3．2 機器視覺開發軟體LabVIEW 3．3 圖像採集軟體VAS 3．4 影像處理軟體VDM 第4章 LabVIEW程式設計環境與基本操作 4．1 虛擬儀器的概念 4．2 LabVIEW簡介 4．3 LabVIEW的程式設計環境 4．4 LabVIEW程式設計過程 4．4．1 創建VI 4．4．2 子VI的創建及調用 第5章 LabVIEW程式設計結構 5．1 迴圈結構 5．1．1 While迴圈 5．1．2 For迴圈 5．2 分支結構 5．3 順序結構和公式節點 5．3．1 順序結構 5．3．2 公式節點 …… 第6章 LabVIEW陣列、簇、圖形程式設計 第7章 字串、檔輸

入輸出和屬性節點程式設計 第8章 圖像的採集保存與讀取 第9章 相機標定 第10章 影像處理 第11章 視覺分揀 第12章 基於OpenCV的視覺分揀 參考文獻

自動化影像螺絲分析與應用

為了解決工業鏡頭的問題，作者王建智 這樣論述：

螺絲發展已有數百年的歷史，一個看似不起眼的小螺絲釘與我們的日常生活息息相關。從天上飛的飛機、地上行駛的汽車火車及海上跑的輪船，都需要用到螺絲，而螺絲品質良好與否和陸海空的行駛安全有著密不可分的關係。本論文之目的為使用機器視覺對螺絲螺紋進行輪廓辨識，以不同角度下觀察螺絲螺紋作為辨識結果，由機器視覺系統設備搭配合適光源獲取圖像，透過 MATLAB 裡的圖像形態學及圖像分割進行一系列分析運算，進行二值化、邊緣檢測等各種運算處理及判別，以減少人力成本及縮短工時優點，提升工作效率。