機器視覺檢測可以輕松應對金屬零件生產的質量控制,如硬幣、汽車零部件、連接器等。通過圖像處理的方法,發現金屬零件表面的劃傷、殘缺、變色、粘膜等缺陷,并指導機械傳動系統將殘缺品剔除,大大提高了生產效率。同時對缺陷類型的統計分析能夠指導生產參數的調整,提高產品質量。
對于大多數人來說,還是在靠主觀思想和意識判斷開車過程中的突發事件,隨著安全事故頻頻多發,安全理念已備受人們關注,數字化被用作汽車安全監測系統成為主流,也備受業內熱議。
具不完全統計,50%的交通安全事故起源駕駛員意識不清醒從而釀成車禍。設想有沒有一種能基于物聯網的檢測系統,即:檢測駕駛員是否意識清醒,并提出警告,提前阻止安全事故發生呢?答案是肯定的,目前業內已經有采用物聯網數字化技術實現駕駛員精神狀況的檢測系統,它基于車聯網應用的,以適應行駛安全檢測的新需求。
這種數字化的系統的應用融合姿態信息的多姿態人臉檢測方法,基于生物特征的頭部姿態估計方法,融合駕駛員自身多種生物特征的疲勞駕駛模型,將極大提高疲勞駕駛檢測的準確性和可靠性。
這類數字化系統的工作原理就是通過視覺傳感器對人的眼瞼眼球的幾何特征和動作特征、眼睛的凝視角度及其動態變化、頭部位置和方向的變化等進行實時檢測和測量,建立駕駛人眼部頭部特征與疲勞狀態的關系模型,研究疲勞狀態的多參量綜合描述方法;同時研究多元信息的快速融合方法,提高疲勞檢測的可靠性和準確性,從而研制穩定可靠的駕駛員疲勞監測系統。它檢測的方法很多,比如:人臉快速檢測方法、疲勞程度檢測方法、疲勞駕駛問題檢測等等。
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