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《计算机视觉度量:从特征描述到深度学习》 传感器(1)

时间:2023-12-11 00:07:02 coms视觉传感器

计算机视觉度量:从特征描述到深度学习 传感器(1)

文章介绍

我是工业机械视觉工程师,从事工业视觉开发6年,行业经验丰富。基于两个视觉工业框架QT一是基于组态工业视觉解决方案C#视觉软件框架。目前,世界500强企业从事视觉项目开发和工程软件开发。自我介绍的自我介绍,我开始说为什么我开始写一系列的文章,我已经在这个行业了很多年,熟悉很多框架和软件工具。但对于用户来说,接口的包装和功能描述是片面的。在阅读了许多专业书籍后,我发现视觉行业仍然基于20世纪80年代的理论,许多创新理论在后期没有太大变化。进几年DL大热给行业带来了新的理论基石。因为中国人太激进了,懂DL图像处理领域的理论基础。在开发和学习过程中遇到了许多问题,这表明我在开发过程中也遇到了许多问题,但通过阅读大量的信息,是的DL对视觉应用,尤其是工业视觉,有了新的认识。本文系列通过国外著名视觉工程师Scott Kring 详细解读了新书《计算机视觉度量:从特征描述到深度学习》DL理论基石在图像处理领域。并基于作者本人QT详细规划最新的组态视觉框架软件。

传感器
传感器主要分为两类,CCD和CMOS两种传感方式。后期《传感器选型与应用》将主要说明具体细节差异。简单说就是在应对不同场景中,对传感器做相应的优化。遵循数字信息时域采样定理(时域采样定理的另一种表达方式是:当时间信号函数f(t)最高频率分量为fM时,f(t)一系列采样间隔小于或等于1/fM)确定采样值,即采样点的重复频率f≥(2fM))
在特定的应用程序中,应校准
相机,以便在不同的光和距离下影响像素的深度。为了处理相机通道中的噪声、非线性响应、缺点等问题,需要预处理相机的深度图片,并在后期详细解释相关内容。

传感器材料

传感器材料主要分为两种。
一、常用硅材料
2.工业和军事使用镓材料
不同的成像方法可分为:
单像素
光电晶体管照相机、一维线扫相机、二维矩形阵列、高分辨率球形阵列。传感器配置和相机配置将在后面解释
硅材料制成的相机类型有,COMS,CCD,BSI,Foveon 等普通相机,硅材料具有非线性光谱响应曲线。感知光谱的近红外部分,对蓝色、紫色和近紫色部分感知不好。在直接读取原始数据时,应特别注意硅的光谱响应曲线传感器在设计过程中进行了补偿。根据应用程序校准相机并设计传感器时,应考虑传感器的颜色响应曲线。

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