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机器视觉（AOI）之图像质量定量评价标准分类

图像质量评价分为主观评价和客观评价。主观评价是易懂的评价方法，即根据观察者的主观感受来评价图像质量。一个常见的操作过程是给出原始图像（参考图像）和失真图像（待评价图像），让观看者对失真图像进行评分

机器视觉（AOI）之为什么我们需要图像质量评价标准？

图像/视频在传输、压缩和缩放过程中不可避免地会发生失真。因此，我们需要一个质量评价标准来评价变换后图像/视频的质量损失，这种评价方法被广泛应用（例如，它可以作为神经网络中的损失函数来衡量生成图像的质量）。质量评估在图像压缩

机器视觉（AOI）之机器视觉的发展主要阶段

"机器视觉的发展主要经历了四个阶段。第一阶段称为计算视觉，第二阶段是主动视觉和目标视觉，第三阶段是分层三维重建理论，第四阶段是基于学习视觉，具体到智能制造业的应用，工业检测是计算机视觉应用的主要方向

机器视觉（AOI）之综合分析机器视觉在工业检测中应用的瓶颈

计算机视觉在智能制造工业检测的检测识别和定位分析中发挥着重要作用，为提高检测速度做出了巨大贡献，工业检测的准确度和智能化自动化程度。然而，计算机视觉的应用一直存在着技术难点，其中三个瓶颈是

机器视觉（AOI）之如何在立体视觉中如何更好地理解视差和视差地图？

让我们从游戏开始，从图片中找出不同的地方(以下两幅图片实际上是来自不同地点的两个摄像机拍摄的相同场景)。当然，因为这两幅画之间有太多的差别，所以可以一目了然。让我们来看看两个明显的区别：第一，左边图像中最左边的锥消失

机器视觉（AOI）之如何在立体视觉中推理像素点深度

机器人希望通过多幅图像获得目标的三维坐标。双目视觉技术中更重要的工作是对图像进行匹配。首先对左右图像中目标的匹配点进行识别，得到每个点的视差和深度信息。双目立体视觉具有设备简单、价格低廉、精

机器视觉（AOI）之移动机器人算法二避障

导航解决了引导机器人接近目标的问题。当机器人没有地图时，接近目标的方法称为视觉避障技术。避障算法的问题是根据视觉传感器的数据避开静态和动态障碍物，但仍然保持向目标移动，实时自主导航。有许多避障算法。传统的导航避障方法，如可视图

机器视觉（AOI）之移动机器人算法二深度信息提取

其原理是利用两个平行摄像机对空间中的每个点进行三角测量。通过匹配左右摄像机中成像点的位置，计算出空间中相应的3D点的距离

机器视觉（AOI）之算法1：定位与导航

简单地说，就是对机器人周围的环境进行光学处理。首先，利用摄像机采集图像信息，并对采集到的信息进行压缩。然后反馈给由神经网络和统计方法组成的学习子系统。然后学习子系统将采集到的图像信息与机器人的实际位置进行连接，完成机器人自主导航定位功能

机器视觉（AOI）之异常检测（Anomaly Detection）（5）

事实上，一般认为传统的机器学习算法更倾向于让机器直接从数据集中学习一些东西，然后用参数的方式直接表达出来。对于异常检测问题，同样也采用了自动标签的方式来检测数据是否异常，因为有时可能很难获得数据

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