机器视觉检测技术之颜色视觉工具应用

简介:

颜色视觉工具是基于机器视觉检测技术的检测工具之一,其可提供色差测量、颜色监测、颜色识别、颜色检测整套颜色视觉图像的视觉解决方案。
颜色视觉工具的各项功能如下:
颜色标定:根据色卡数据对颜色成像进行色度学标定;
颜色测量:测量图像两个区域颜色差异,包括CIELAB 色差和CMC修正色差;
颜色检测:实时监测图像中感兴趣区域颜色,包括:RGB颜色值、CIELAB颜色值、CIELCH颜色值、HSI颜色值、OD颜色密度值;
颜色识别:和标准样品颜色比对,对物体进行识别或分拣;
颜色检测:检测产品着色是否正确。
颜色视觉工具应用示例:
20180113094557545754
颜色识别根据:和标准样品颜色对比,对物体进行识别或分拣。
20180113094625822582
颜色标定工具:确定颜色成像数据和色度学空间的非线性变换关系,可以用于颜色高精度定量测量。

相关文章
|
20天前
|
机器学习/深度学习 传感器 自动驾驶
作为自动驾驶技术的核心组成部分,图像识别技术对于车辆的环境感知、决策制定和路径规划等方面具有至关重要的作用
【6月更文挑战第10天】本文探讨了深度学习在自动驾驶图像识别中的应用,该技术通过模拟人脑认知处理大量标注数据,实现对图像内容的精准识别。深度学习在特征提取、泛化能力和持续优化上优于传统方法,为自动驾驶提供环境感知、障碍物检测及行为预测等功能。尽管面临数据需求、计算资源和泛化能力的挑战,但随着技术发展,深度学习将继续推动自动驾驶的进步,为未来出行创造更安全、高效的经历。
16 0
|
10月前
|
人工智能 算法 C#
基于Aidlux平台的工业视觉缺陷检测
工业视觉缺陷检测是一种利用计算机视觉技术,对工业制品进行自动化检测,以识别和分类可能存在的缺陷的方法。它是现代工业生产中的重要环节,可以大大提高生产效率,降低产品缺陷率,提高产品质量。
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
借力计算机视觉及深度学习,纽卡斯尔大学开发实时、自动化奶牛跛行检测系统
借力计算机视觉及深度学习,纽卡斯尔大学开发实时、自动化奶牛跛行检测系统
125 0
|
传感器 编解码 人工智能
2022最新!更面向工业场景:基于视觉方案不同挑战下的车道检测与跟踪(上)
本文作者提出了一种鲁棒的车道检测和跟踪方法来检测车道线,该方法主要介绍了三个关键技术。首先,应用双边滤波器来平滑和保留边缘,引入了一个优化的强度阈值范围(OITR)来提高canny算子的性能,该算子检测低强度(有色、腐蚀或模糊)车道标记的边缘。第二,提出了一种稳健的车道验证技术,即基于角度和长度的几何约束(ALGC)算法,然后进行霍夫变换,以验证车道线的特征并防止不正确的车道线检测。最后,提出了一种新的车道线跟踪技术,即水平可调车道重新定位范围(HALRR)算法,该算法可以在左、右或两条车道标记在短时间内部分和完全不可见时跟踪车道位置。
2022最新!更面向工业场景:基于视觉方案不同挑战下的车道检测与跟踪(上)
|
编解码 人工智能 算法
2022最新!更面向工业场景:基于视觉方案不同挑战下的车道检测与跟踪(下)
本文作者提出了一种鲁棒的车道检测和跟踪方法来检测车道线,该方法主要介绍了三个关键技术。首先,应用双边滤波器来平滑和保留边缘,引入了一个优化的强度阈值范围(OITR)来提高canny算子的性能,该算子检测低强度(有色、腐蚀或模糊)车道标记的边缘。第二,提出了一种稳健的车道验证技术,即基于角度和长度的几何约束(ALGC)算法,然后进行霍夫变换,以验证车道线的特征并防止不正确的车道线检测。最后,提出了一种新的车道线跟踪技术,即水平可调车道重新定位范围(HALRR)算法,该算法可以在左、右或两条车道标记在短时间内部分和完全不可见时跟踪车道位置。
2022最新!更面向工业场景:基于视觉方案不同挑战下的车道检测与跟踪(下)
|
传感器 机器学习/深度学习 人工智能
AI专用领域之一:声音、相机陷阱用于野生动物研究和保护
在这篇文章中以两篇文章为基础,分别讨论了声音、相机陷阱(camera traps)是如何实现野生动物监测的。此外,最后一篇文章还讨论了如何利用人工智能技术辅助解决野生动物偷猎(wildlife poaching)的问题,即对偷猎者轨迹的预测问题。
161 0
AI专用领域之一:声音、相机陷阱用于野生动物研究和保护
|
传感器 人工智能 安全
人工智能驱动的动态口罩来了
在新冠疫情期间,许多人已经习惯于戴口罩来保护自己和他人,但这并不意味着口罩总是很舒服——尤其是在运动期间。
305 0
人工智能驱动的动态口罩来了
|
人工智能 监控 安全
阿里推出 AI 安全厨房:红外技术监测燃点,算法识别风险
目前,AI 安全厨房已在盒马上海部分门店投入使用。
423 0