名片曝光使用說明

步驟1:創(chuàng)建名片

微信掃描名片二維碼,進(jìn)入虎易名片小程序,使用微信授權(quán)登錄并創(chuàng)建您的名片。

步驟2:投放名片

創(chuàng)建名片成功后,將投放名片至該產(chǎn)品“同類優(yōu)質(zhì)商家”欄目下,即開啟名片曝光服務(wù),服務(wù)費(fèi)用為:1虎幣/天。(虎幣充值比率:1虎幣=1.00人民幣)

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機(jī)器視覺,顧名思義是賦予機(jī)器以視覺,就是用計算機(jī)來模擬生物(外顯或宏觀)視覺功能的科學(xué)和技術(shù)。它綜合了光學(xué)、機(jī)械電子、計算機(jī)軟件、信號處理、光機(jī)電一體化等多個領(lǐng)域。小編在這里為大家介紹一下機(jī)器視覺的主要三大功能:定位功能、測量功能和缺陷檢測功能。定位功能:通過工業(yè)攝像頭獲取到圖像并得到圖像的坐標(biāo)信息,來自動判斷物體的位置,并將位置信息通過一定的通訊協(xié)議輸出。維視圖像近在網(wǎng)站上發(fā)布的《基于機(jī)器視覺的激光打標(biāo)定位技術(shù)》一文對機(jī)器視覺定位功能進(jìn)行了詳細(xì)的描述,是很具代表性的機(jī)器視覺的定位功能體現(xiàn)。缺陷檢測功能:這是機(jī)器視覺比較常用的功能,它可以檢測物體表面的一些信息。比如包裝正誤,物體表面有無刮傷或顆粒、破損等,基本上能夠用人眼來判斷的都可以嘗試用視覺技術(shù)來替代。以下就是維視圖像為某國外品牌手機(jī)開發(fā)的圓弧面視覺缺陷檢測系統(tǒng),針對不在同一平面(弧面)的被測物體可實(shí)現(xiàn)一次完美采圖來提取外殼表面的劃痕、污點(diǎn)、雜質(zhì)、腐蝕等缺陷。測量功能:能夠自動測量產(chǎn)品的外觀尺寸,比如外形輪廓、孔徑、高度、面積等。目前維視圖像開發(fā)出一套SVMS工業(yè)智能機(jī)器視覺測量系統(tǒng),已經(jīng)被廣泛使用。傳統(tǒng)的工業(yè)生產(chǎn)創(chuàng)造,鑒于科學(xué)技術(shù)的限度局限依然首要選擇人工檢查的方法去檢查出品外表的缺陷,這種方法鑒于人工的限度局限和技術(shù)的落伍,不僅檢查出品的速慢、效力垂,同時在檢查的度過程中容易鑄錯,從而導(dǎo)致了檢查結(jié)實(shí)的不jing確?,F(xiàn)今社會,跟隨計算機(jī)技術(shù),人工智能等科學(xué)技術(shù)的涌現(xiàn)和發(fā)展,以及考慮的深刻,涌現(xiàn)了基于機(jī)具視覺技術(shù)的外表缺陷檢查技術(shù)。這種技術(shù)的涌現(xiàn),大大提高了生產(chǎn)作業(yè)的效力,幸免了因作業(yè)環(huán)境,主觀推斷等影響檢查結(jié)實(shí)的正確性,實(shí)即興能更好更jing確地舉行外表缺陷檢查,更其急速的識別出品外表瑕疵缺陷。出品外表缺陷檢查屬于機(jī)具視覺技術(shù)的一種,執(zhí)意使用計算機(jī)視覺仿照人類視覺的效能,從具體的什物舉行圖象的收集處置、計算、舉行現(xiàn)實(shí)檢查、把持和使用。出品的外表缺陷檢查是機(jī)具視覺檢查的一個要緊有些,其檢查的正確水平徑直會影響出品的品質(zhì)優(yōu)劣。鑒于應(yīng)用人工檢查的方法已經(jīng)不能滿意生產(chǎn)和即興代工藝生產(chǎn)創(chuàng)造的要求,而使用機(jī)具視覺檢查很好地克復(fù)了這一點(diǎn),外表缺陷檢查體系的普遍使用助長了企業(yè)廠子出品高品質(zhì)的生產(chǎn)與創(chuàng)造業(yè)智能主動化的發(fā)展。機(jī)器視覺的研究是從20世紀(jì)60年代中期美國學(xué)者L.R.羅伯茲關(guān)于理解多面體組成的積木世界研究開始的。當(dāng)時運(yùn)用的預(yù)處理、邊緣檢測、輪廓線構(gòu)成、對象建模、匹配等技術(shù),后來一直在機(jī)器視覺中應(yīng)用。羅伯茲在圖像分析過程中,采用了自底向上的方法。用邊緣檢測技術(shù)來確定輪廓線,用區(qū)域分析技術(shù)將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區(qū)域,這些技術(shù)統(tǒng)稱為圖像分割。其目的在于用輪廓線和區(qū)域?qū)λ治龅膱D像進(jìn)行描述,以便同機(jī)內(nèi)存儲的模型進(jìn)行比較匹配。實(shí)踐表明,只用自底向上的分析太困難,必須同時采用自頂向下,即把目標(biāo)分為若干子目標(biāo)的分析方法,運(yùn)用啟發(fā)式知識對對象進(jìn)行預(yù)測。這同言語理解中采用的自底向上和自頂向下相結(jié)合的方法是一致的。在圖像理解研究中,A.古茲曼提出運(yùn)用啟發(fā)式知識,表明用符號過程來解釋輪廓畫的方法不必求助于諸如zui小二乘法匹配之類的數(shù)值計算程序。70年代,機(jī)器視覺形成幾個重要研究分支:①目標(biāo)制導(dǎo)的圖像處理;②圖像處理和分析的并行算法;③從二維圖像提取三維信息;④序列圖像分析和運(yùn)動參量求值;⑤視覺知識的表示;⑥視覺系統(tǒng)的知識庫等。
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