什么是集成产品开发集成产品开发（Integrated Product Development, 简称IPD）是一套产品开发的模式、理念与方法。IPD的思想来源于美国PRTM公司出版的《产品及生命周期优化法》（简称PACE——Product And Cycle-time Excellence）一书，该书中详细描述了这种新的产品开发模式所包含的各个方面。最先将IPD付诸实践的是IBM公司，19

1． 镜头的种类(根据应用场合分类)广角镜头：视角90度以上，观察范围较大近处图像有变形。标准镜头：视角30度左右，使用范围较广。长焦镜头：视角20度以内，焦距可达几十毫米或上百毫米。变焦镜头：镜头焦距连续可变，焦距可以从广角变到长焦，焦距越长则成像越大。针孔镜头：用于隐蔽观察，经常被安装在如天花板或墙壁等地方。2． 相对孔径为了控制通过镜头的光通量的大小，在镜头的

Python+OpenCV：姿态估计（Pose Estimation）##################################################################################################### 姿态估计(Pose Estimation)def lmc_cv_pose_estimation(method):"""函数功能

HALCON 21.11：深度学习笔记---异常检测(9)HALCON 21.11.0.0中，实现了深度学习方法。本章介绍了如何使用基于深度学习的异常检测。通过异常检测，我们想要检测图像是否包含异常。异常指的是偏离常规的、未知的东西。异常检测的例子：输入图像的每个像素都被分配了一个值，该值表明该像素是异常的可能性有多大。蠕虫不是模型在训练中看到的无虫苹果的一部分，因此它的像素得到了更高的分数。一个

Python: 除matplotlib外还有哪些数据可视化库？matplotlib算是python比较底层的可视化库，可定制性强、图表资源丰富、简单易用、达到出版质量级别。其它的可视化库诸如：seaborn:https://pypi.org/project/seaborn/pyecharts:https://pypi.org/project/pyecharts/#filespyecharts:ht

机器视觉：远心光学探秘传统的光学体系一直在解决使用一套光学系统能达到尽可能多的拍摄需求，这样导致传统的镜头一直都在增加镜头本身的变量，焦距可变、光圈可变、倍率和截距可调节，物距纵深范围很大等等。现代工业检测和测量任务中追求的最主要的因素是可靠性和高精度，这些和传统的光学体系主旨有着本质的矛盾。在大规模流水线的生产环节中，光学镜头需要在光学技术人员不在场的情况下被产线工人简易换装，简易调试，用最短的

基于机器视觉的细小金属件表面污渍检测如今的电子零件越来越细小，很多小零件可能都是零点几毫米的大小，而里面的某些尺寸，可能都是纳米级别的。就如现在的CPU等制程都是10nm级别的了。所以这里，对于这些细小零件的表面检测，与一般的大产品检测会有所不同。主要是视野不同，一般的装备是满足不了这种要求的。本视觉解决方案介绍的就是不足1mm的小零件表面的污渍等检测。工业光源因为产品非常小，所以...

基于机器视觉的Data Matrix二维码识别二维码识别，这个在视觉应用中占有很重要的比例，各种各样的二维码都有可能需要识别。常见的QR码、Data Matrix码。本方案是识别Data Matrix码。工业光源对于这种产品，如果是丝印喷码，那么常见的白底黑码、或白码黑底，使用条形光源、环形光源等，都可以得到比较好的效果。而如果是在一些玻璃上激光打码，则建议使用同轴光源或高角度...

机器视觉齿轮质量快速检测    齿轮作为一种泛用性比较强的机械零件，其精度对机械产品性能有着重要影响。提高齿轮检测技术使提高齿轮产品质量的必要保证，由于齿轮形状的特点，其检测项目众多，测量过程复杂，测量设备昂贵，因此，在实际生产中迫切需要对齿轮进行快速检测与分析。    机器视觉检测为非接触式无损检测，是一种崭新的检测手段，与传统的检测手段相比，具有不可替代的优越性。机器视觉系统在高速、细微和重复

基于机器视觉的电容表面字符检测电容表面字符检测，这个和IC表面字符检测要求基本类似，主要也是判断批号、料号、型号等内容。电容表面字符-低角度环形光源-高亮工业光源项目字符同样是使用蚀刻的阴文，可以考虑使用低角度的环形光源进行高亮特征照明，如RL-9600-W这样的光源。而想要使用高角度的暗特征照明，则不是很理想，如上面的图像的同轴光源照明，效果就不理想。这个是因为电容表面并不是...