外观检测 机器视觉系统可以检测橡胶圈表面的缺陷，裂纹、气泡、凹陷等。通过图像处理算法，系统能够准确识别并标记出这些缺陷。系统能够精确识别颜色差异，并给出相应的反馈或警报。 机器视觉系统可以检测橡胶圈
2024-03-15 17:24:09
92 和分析的技术。代替人工眼睛，实现高效、精准的检测和识别。 视觉检测系统 可以自动化进行图像采集、处理和分析，不需要人工干预，提高生产效率。相较于人眼，能够快速地处理大量图像数据，实现高速检测和分析。 视觉检测系
2024-03-15 11:45:1329 
✦汽车零部件作为汽车制造的基础单元，其质量直接关系到整车的性能与安全。人工质检方式不仅效率低，而且容易受到个人能力的影响，导致漏检或误检，无法满足现代制造业对高效、精准、可靠的需求。基于深度学习技术
2024-03-08 08:23:33246 
机器视觉检测技术通过计算机视觉和人工智能技术，对图像进行分析和处理，以实现自动化的目标检测、识别和追踪。同时机器视觉检测能够适应不同场景检测需求，适用于缺陷形态繁杂、环境复杂的检测目标，尤其在食品
2024-02-27 16:04:27111 
虽然表面缺陷检测技术已经不断从学术研究走向成熟的工业应用，但是依然有一些需要解决的问题。基于以上分析可以发现，由于芯片表面缺陷的独特性质，通用目标检测算法不适合直接应用于芯片表面缺陷检测任务，需要提出新的解决方法。
2024-02-25 14:30:18165 
视觉检测设备是一种利用摄像头、传感器、光源和图像处理算法等技术组成的设备，用于检测、识别、分析和判断图像或视频中目标物体的特征、属性、状态或缺陷。这些设备可以应用于各种行业和领域，包括工业自动化
2024-02-21 09:41:11164 
缺陷形态多变，还可能出现各种无法预测的异常情况，传统的缺陷模拟方法往往难以应对，这无疑增加了检测的成本和难度。良品学习阿丘科技的良品学习模式，拥有非监督分类与非监
2024-01-26 08:25:10155 气密性检测仪和超声检测是两种常用的无损检测方法，在检测目的、原理和应用范围上存在一些差异。本文将比较这两种检测方法，以便您能够理解它们的特点和适用范围。气密性检测仪是一种用于检测密封容器、管道和各种
2024-01-25 11:36:00235 
基于机器视觉和深度学习的焊接质量检测系统是一种创新性的技术解决方案，它结合了先进的计算机视觉和深度学习算法，用于实时监测和评估焊接过程中的焊缝质量。这一系统在工业制造中发挥着重要作用，提高了焊接质量
2024-01-18 17:50:52239 其在工业生产中的重要性和应用情况。 焊接视觉检测是基于机器视觉和图像处理技术的自动化技术，原理是利用计算机视觉技术，通过图像采集、处理和分析，实现对焊接质量自动化检测、数据统计、结果输出和异常报警等功能。 首先是
2024-01-16 14:15:28144 
2016年AlphaGo 击败韩国围棋冠军李世石，在媒体报道中，曾多次提及“深度学习”这个概念。
2024-01-15 10:31:30401 
基于机器视觉技术的玻璃质量检测流程：产品经过光学系统，LED红光垂直（或其他角度）入射待检测玻璃后，若玻璃中存在缺陷，CCD相机的靶面检测到不均匀的出射光，然后图像采集卡对输出的信号进行实时采集并将
2023-12-22 16:09:09188 
Hello大家好，今天给大家分享一下如何基于深度学习模型训练实现圆检测与圆心位置预测，主要是通过对YOLOv8姿态评估模型在自定义的数据集上训练，生成一个自定义的圆检测与圆心定位预测模型
2023-12-21 10:50:05513 
OCT成像技术克服了传统视觉相机技术无法获得内部缺陷图像与深度检测的问题，是断层截面成像利器。友思特OQ LabScope系列便携式小巧紧凑的OCT成像系统，有效发挥着灵活的OCT成像技术，反映了OCT的无限发展前景。
2023-12-20 14:49:33295 
双相机道路检测方案ZQLB机器视觉一体式成像组件，解决传统道路检测难题
2023-12-14 11:40:57221 
人员入侵检测系统借助智能视频分析技术和YOLO深度学习技术的支持，能够对现场监控摄像机获取的视频进行实时分析和处理。系统根据预先设定的禁止入内地区，通过现场监测摄像机可以准确地监测人员靠近或闯入禁止区域的情况。一旦发现异常情况，系统立即触发警报，并即时将相关信息通知给工地管理者。
2023-12-11 15:49:52
机器视觉检测作为产品质量检测的重要手段，能够有效解决人工所不能解决的问题，提高成品合格率，尽可能地避免消费者使用过程中可能出现的质量问题，帮助企业提高产品质量，提升品牌形象。用“视觉”确保
2023-12-08 11:33:30612 
深度学习（DL）虽然在日志异常检测中得到了不少应用，但在实际轻量级运维模型选择中，必须仔细考虑异常检测方法与计算成本的关系。具体来说，尽管深度学习方法在日志异常检测方面取得了出色的性能，但它们通常
2023-11-29 17:40:02284 友思特 Neuro-T为传统的深度学习视觉检测方案提供了“自动深度学习”的解决方案，结合自动标注功能，一键生成高性能视觉检测模型，无需AI领域专业知识即可创建深度学习视觉检测模型。
2023-11-24 17:58:33242 
植物病害准确检测与识别是其早期诊断与智能监测的关键，是病虫害精准化防治与信息化管理的核心。深度学习应用于植物病害检测与识别中，可以克服传统诊断方法的弊端，大幅提升病害检测与识别的准确率，引起了广泛
2023-11-20 17:19:42245 最近做图像处理与识别相关的事情，先从OpenCV/Matlab入手，看传统算法在瑕疵检测方向能做到什么程度。
因之前并没有相关的经验，乍开始生怕闭门造车，遂多方搜寻，相关的会议与论述很多，不乏深度学习或者深度学习与传统算法相结合的，以有限的资源来看，深度学习并没有特别大的优势：表现在
2023-11-20 15:19:17350 设计上的侧重点不同，它们之间存在着差异。本文将帮助您深入理解深度学习技术与边缘学习技术的不同之处，以便您能更有效地将它们应用于您的行业领域，针对性地解决各种需求问题。
2023-11-17 10:44:29242 视觉检测仪闪测仪即闪测仪，能一键测量二维平面尺寸测量，或是搭载光学非接触式测头实现高度尺寸、平面度等参数的精密快速测量。VX8000视觉检测仪闪测仪在测量时，只需一键，数秒内即可完成测量，CNC模式
2023-11-13 10:12:48
在很多人眼里，深度学习是一个非常神奇的技术，是人工智能的未来，是机器学习的圣杯。今天深视创新带您一起揭开他神秘的面纱，了解什么才是深度学习。
2023-11-09 10:58:02420 
视觉检测系统在产品加工、测试、组装和包装等生产环节中使用。通过智能工业相机完成对产品信息的采集，并通过智能网关对采集的数据进行传输，系统的服务器支持视觉检测微服务等功能，对数据进行计算分析，最后通过APP 进行相关展示。
2023-10-25 09:45:38338 
工业制造领域中，产品质量的保证是至关重要的任务之一。然而，人工的检测方法不仅费时费力，而且容易受到主观因素的影响，从而降低了检测的准确性和一致性。近年来，基于深度学习的技术在工业缺陷检测领域取得了显著的突破，其凭借其出色的特征学习和自动化能力，逐渐成为工业缺陷检测的热门方向。
2023-10-24 09:29:27470 
导读：对于传统外箱包装制造商来说，包装印刷和管理过程仍存在着低效、高成本、难监管等问题，数字化的匮乏严重阻碍了关键数据的采集与分析，无法及时有效进行优化管理与决策，外箱包装厂的数智转型是解决这些
2023-10-20 13:40:14564 
汽车第三方检测公司与汽车材料零部件检测公司的服务差异，在于从检测范围到应用领域上的区别，两者都是为购车者和其他企业客户提供独立、公正的第三方检测服务。这是Amanda王莉的第76篇文章,点这里关注
2023-10-19 08:33:20410 
导读：对于传统外箱包装制造商来说，包装印刷和管理过程仍存在着低效、高成本、难监管等问题，数字化的匮乏严重阻碍了关键数据的采集与分析，无法及时有效进行优化管理与决策，外箱包装厂的数智转型是解决这些
2023-10-18 10:51:20239 
编程视觉通用软件，目前已被多家自动化设备公司采购，累计销售量500多套。利用LabVIEW结合深度学习开发了“PCBA插件AOI检测设备”、”锂电池盖板焊接缺陷检测软件“，目前运行稳定，已批量出货。
2023-10-17 15:37:40
51camera依据PL(光致发光)检测原理，发推出了ZQLB一体式机器视觉组件，该产品方案能有效避免和解决EL检测中存在的问题。
2023-10-17 10:57:42637 
电子发烧友网站提供《机器视觉与视觉检测知识点的归纳.pdf》资料免费下载
2023-10-07 16:39:43
2 表面缺陷是工业产品生产中不可避免的问题，如果不及时发现处理，将会影响产品的外观质量及性能，导致企业生产效益下降。现如今，基于机器视觉的表面检测方法在很多现代化企业中得到了广泛的应用，在文中将分析主流机器视觉检测方法的优缺点，并指出现有机器视觉检测技术存在的问题和对以后的发展趋势做进一步的展望。
2023-09-27 11:09:53336 一、简介
缺陷检测加速应用程序是一个机器视觉应用程序，它通过使用计算机视觉库功能自动检测芒果中的缺陷并在高速工厂管道中进行分类。
缺陷检测应用
这是在Xilinx SOM嵌入式平台上开发的缺陷检测
2023-09-26 15:17:29
CCD视觉检测系统由摄像机、光源、镜头、控制软件等部分组成。系统通过摄像机摄取被检测网布的图像，然后将图像传输到控制软件中进行处理。控制软件对图像进行分析处理，如果发现有漏件、错误摆放等问题，就会产生报警信号，提醒操作人员进行修整。
2023-09-25 15:41:05481 
缺陷检测在电子制造业中是非常重要的应用。然而，由于存在的缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难对缺陷特征进行完全建模和迁移缺陷特征，致使传统机器视觉算法可重复使用性不是很大，并且需要区分工作条件，这将
2023-09-22 12:19:00449 
Torchvision是基于Pytorch的视觉深度学习迁移学习训练框架，当前支持的图像分类、对象检测、实例分割、语义分割、姿态评估模型的迁移学习训练与评估。支持对数据集的合成、变换、增强等，此外还支持预训练模型库下载相关的模型，直接预测推理。
2023-09-22 09:49:51391 
CCD视觉计数检测设备采用创新的视觉技术，能够在无人干预的情况下进行准确的物体计数。它可广泛应用于各类制造业，如电子、汽车、五金等行业。通过应用于苏州高新区科技城，我们的设备以其高度可靠性和稳定性而受到了广泛的认可和好评。
2023-09-20 17:17:191840 
物体，并在检测器上产生图像。不同的物质会对X射线有不同的吸收率，因此可以从图像中区分不同的物质。 - 传统检测方法: 例如视觉检查、摸检、听检等，依赖于人的感官。或者使用特定的工具和设备，例如微量计、测量尺、硬度计等。 2. 信息类型: - X-ray检测: 可以提供
2023-09-19 11:32:14281 在机器视觉检测系统工作流程中，主要分为图像信息获取、图像信息处理和机电系统执行检测结果3个部分，另外根据系统需要还可以实时地通过人机界面进行参数设置和调整。
当被检测的对象运动到某一设定时会被传感器
2023-09-19 06:34:07
某种程度上，深度学习最大的优势就是自动创建没有人会想到的特性能力。如今，深度学习在众多领域都有一席之地，尤其是在计算机视觉领域。尽管许多人都为之深深着迷，然而，深网就相当于一个黑盒子，我们大多数人
2023-09-12 08:29:46371 
随着科技的不断进步，工业机器视觉自动化检测在制造业中扮演着越来越重要的角色。利用先进的图像处理和机器学习算法，机器视觉系统能够准确、高效地检测和分析产品的质量和性能。那么，未来工业机器视觉自动化检测的发展趋势是什么呢？让我们来探讨一下。
2023-09-01 10:37:58340 随着科技的发达很多自动化设备可以替代人工检验，比如机器视觉检测软件，性能稳定，满足客户需求，并且CCD/2D/3D视觉检测系统能在各种恶劣环境下稳定工件。——人工检验存在的问题——1、效率
2023-08-31 16:25:15408 
近年来，深度学习模型（DLM）在软件漏洞检测领域的应用探索引起了行业广泛关注，在某些情况下，利用DLM模型能够获得超越传统静态分析工具的检测效果。然而，虽然研究人员对DLM模型的价值预测让人惊叹，但很多人对这些模型本身的特性并不十分清楚。
2023-08-24 10:25:10343 
计算机视觉中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而，深度学习方法正在针对某些特定问题取得最新成果。
在最基本的问题上，最有趣的不仅仅是深度学习模型的表现;事实上，单个模型可以从图像中学习意义并执行视觉任务，从而无需使用专门的手工制作方法。
2023-08-21 09:56:05306 
机器学习和深度学习的区别 随着人工智能技术的不断发展，机器学习和深度学习已经成为大家熟知的两个术语。虽然它们都属于人工智能技术的研究领域，但它们之间有很大的差异。本文将详细介绍机器学习和深度学习
2023-08-17 16:11:402714 ，深度学习框架能够很好的为应用程序提供预测、检测等功能。因此本文旨在介绍深度学习框架连接技术的基本原理及其应用。 基本原理 深度学习框架连接技术指的是将深度学习框架与应用程序进行连接的技术，通过连接，应用程序就可
2023-08-17 16:11:16442 深度学习算法库框架学习 深度学习是一种非常强大的机器学习方法，它可以用于许多不同的应用程序，例如计算机视觉、语言处理和自然语言处理。然而，实现深度学习技术需要使用一些算法库框架。在本文中，我们将探讨
2023-08-17 16:11:07411 高模型的精度和性能。随着人工智能和机器学习的迅猛发展，深度学习框架已成为了研究和开发人员们必备的工具之一。 目前，市场上存在许多深度学习框架可供选择。本文将为您介绍一些较为常见的深度学习框架，并探究它们的特点
2023-08-17 16:03:091584 深度学习是什么领域 深度学习是机器学习的一种子集，由多层神经网络组成。它是一种自动学习技术，可以从数据中学习高层次的抽象模型，以进行推断和预测。深度学习广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理
2023-08-17 16:02:59984 在机器视觉表面缺陷检测系统中，镜头与相机的组合对于中密度板表面缺陷图像的质量有着直接的影响，相机成像原理如上图 所示。在采集图像时，镜头必须能够完整的照亮相机的传感器区域，以避免阴影和渐晕的产生。
2023-08-17 14:51:19428 
“目标检测是计算机视觉中最令人兴奋和具有挑战性的问题之一，深度学习已经成为解决该问题的强大工具。”
2023-08-17 11:49:58523 AI视觉检测设备具备更高的效率和更精准的检测产品外观尺寸能力，实现了生产环节的自动化，从而有效提升生产效率、降低生产成本，并且极大地提升了产品质量。
2023-08-16 13:16:58451 直线导轨在视觉检测设备中的应用
2023-08-05 17:40:12314 
最近做图像处理与识别相关的事情，先从OpenCV/Matlab入手，看传统算法在瑕疵检测方向能做到什么程度。
因之前并没有相关的经验，乍开始生怕闭门造车，遂多方搜寻，相关的会议与论述很多，不乏深度学习或者深度学习与传统算法相结合的，以有限的资源来看，深度学习并没有特别大的优势。
2023-08-04 11:11:51356 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。
2023-08-04 11:08:20498 
、相机、图像采集卡、视觉传感器等。“觉”则是计算机对数字信号进行处理和分析，主要是软件算法。机器视觉在工业上应用领域广阔，核心功能包括：测量、检测、识别、定位等。
2023-07-31 19:32:17420 
随之3D相机在工业AI的普及，深度学习对3D点云和深度图的分析方法也越来越多样化。
2023-07-26 11:41:53247 
摘要：基于强化学习的目标检测算法在检测过程中通常采用预定义搜索行为，其产生的候选区域形状和尺寸变化单一，导致目标检测精确度较低。为此，在基于深度强化学习的视觉目标检测算法基础上，提出联合回归与深度
2023-07-19 14:35:020 路面压实度检测方法的分析 1、灌砂法 1）破坏性的检测方法 2）过程繁琐、时间长 3）无法做到连续检测 4）受人力因素影响大 5）完工后才能检测 2、环刀法 1）破坏性的检测方法 2）无法做到连续检测 3）受材料密度影响大 4）完工后才
2023-07-18 17:50:04207 
BLU（Backlight Unit）是液晶显示器的核心部件之一。它负责提供背光亮度和颜色，影响着整个液晶显示器的视觉效果、性能和使用寿命。因此，在生产制造过程中，需要对BLU进行严格的检测和质量
2023-07-18 14:47:44359 
随着机器学习， 深度学习的发展，很多人眼很难去直接量化的特征， 深度学习可以搞定， 这就是深度学习带给我们的优点和前所未有的吸引力。
2023-07-17 12:55:43280 
与传统的手工测试方法相比，水质检测仪具有以下优势：
2023-07-11 15:16:24831 FPC在加工过程中，为了满足电路设计的精度，生产切割时可以增加视觉定位检测系统，提高精度定位完成切割。
2023-07-07 13:38:18513 
基于深度学习模型融合的工业产品（零部件）工艺缺陷检测算法简述 1、序言 随着信息与智能化社会的到来，工业产品生产逐渐走向智能化生产，极大地提高了生产力。但是随着工人大规模解放，产品或零部件的缺陷
2023-07-06 14:49:57337 
传统的检测方式是人工用显微工具肉眼进行辨别，有很多的缺点，比如劳动强度大，检测人员多，工作效率低、检测精度低、生产效果不稳定，容易出现误检、漏检、错检等问题。而一旦贴片电阻/电容的尺寸或性能质量
2023-07-04 11:51:09721 苏州视立得机器视觉检测-磁铁检测磁铁在各行各业中被运用的越来越广泛，在我们生活中工作中大部分的电子产品就有需要它的存在。人工生产逐渐被机器替代，说明了时代的进步、科技在发展，那么如何能提高磁铁
2023-06-30 16:41:18
高光谱相机(Hyperspectral Imaging, HSI)是一种具有非常高光谱分辨率的成像技术。它能够捕获到一个物体的大量光谱特征，从而对物体进行深入的物理或化学属性分析。在烧伤深度检测
2023-06-30 11:59:55363 
表面缺陷检测是机器视觉技术的一种，通常是指检测物品表面的瑕疵，利用计算机视觉模拟人眼视觉的功能，对图像进行采集、处理和计算，最后对特定物体进行实际检测、控制和应用。
2023-06-30 11:50:20358 
机器视觉检测平台 系统包含工业级智能机械手、机器视觉边缘处理终端、机器视觉感知单元、机器视觉显示单元、机器视觉场景应用资源包等部分组成，可模拟人工智能典型应用场景，实现人工智能应用技术教学落地。系统
2023-06-29 11:39:42440 机器视觉检测设备大全 机器视觉检测模式一般是先经过光学成像和图画采集装置取得产品的数字化图画，再用计算机进行图画处理得到相关检测信息，形成对被测产品的判别决议计划，最终将该决议计划信息发送到分拣装置
2023-06-29 11:38:431945 机器视觉检测设备原理 机器视觉缺陷检测的原理是基于人眼检验模拟，用简单的归纳思维来识别，如同生活当中医生诊断患者一样，这是一种典型的归纳和归类行为，从最古老的视觉、嗅觉、询问和切割，到今天
2023-06-29 11:37:38347 机器视觉检测装置 机器视觉自动化检测设备在工业检测领域中占有越来越重要的地位，机器视觉检测技术的出现大大提高了检测系统的效率，其机器视觉自动化检测系统还可以进行数据统计和分析。 机器视觉自动化检测
2023-06-29 11:26:39267 不稳定因素会直接导致检测精度和效率受到很大影响。 下面将分析如何根据视觉检测设备的检测分辨率、精度、公差、不稳定因素间的关系来指导选型。 基于分辨率精度公差的选择： 计算公式：分辨率 = 视野(Field of View)/像素(Pixel)。比
2023-06-29 11:18:59514 机器视觉检测系统 机器视觉系统是怎样检测产品外观缺陷的呢？ 机器视觉检测技能替代了在传统工业检测，在传统工业检测技能需要大量的人工品鉴挑选。不只印象生产功率慢，而且在人疲劳心情状态既有可能带来不可
2023-06-29 11:17:30468 钟表行业的组装件都是微型零部件，比如表扣，它在生产过程中对于关键位置尺寸检测非常费时费力。随着科技的发达，现在可以通过图像处理、计算机和成像的技术，利用机器视觉检测的方式进行工业产品缺陷、尺寸检测
2023-06-28 14:30:39
、有漏检、检验不到位、检验马虎等问题——视觉检测给客户带来改善——视觉检测系统是指由相机镜头将产品捕捉，通过图像进行检测分析产品是否缺陷/瑕疵，后将数据整理汇总系
2023-06-28 14:28:26
芯片检测中的非破坏分析有哪些？
2023-06-27 15:20:08
样本少的情况下实现高精度的检测呢？目前有两种方法，一种是小样本学习，另一种是用GAN。本文将介绍一种GAN用于无缺陷样本产品表面缺陷检测。 深度学习在计算机视觉主流领域已经应用的很成熟，但是在工业领域，比如产品表面缺
2023-06-26 09:54:04687 
，也是近年来理论研究的热点。作为计算机视觉中的基础算法，目标检测对后续的人脸识别、目标跟踪、实例分割等任务都起着至关重要的作用。 基于深度学习的卷积学习网络（CNN）在目标检测任务上取得了优越的性能，例如FasterRCNN、
2023-06-25 10:37:48357 
目前工业机器视觉系统主要采用的是传统的基于规则学习的思路。以缺陷检测为例，首先需要人去总结缺陷的类型，提取出判断各类缺陷的特征，再通过大量的含特征的样本训练使得计算机能够区分这些特征从而判断是否存在缺陷。
2023-06-21 12:36:41466 
、判断和检测生产线上的各种产品，保证产品的质量和一致性。与传统的视觉检测方法相比，工业AI视觉检测系统具有如下几个显著优点：
1.高效性：工业AI视觉检测系统可以实现自动化检测，大大提高了生产效率
2023-06-15 16:21:56
机器学习和深度学习中的模型都是遵循数学函数的方式创建的。从数据分析到预测建模，一般情况下都会有数学原理的支撑，比如：欧几里得距离用于检测聚类中的聚类。 傅里叶变换是一种众所周知的将函数从一个域转换
2023-06-14 10:01:16718 
目前有很多大产品的配件比如橡胶圈，在装配过程中容易脱落、漏检导致产品不良，对公司超成一定损失。技术在不断发展的，随着机器视觉技术的越来越成熟，现在可以用2D/CCD视觉检测系统对胶圈数量、2D胶圈
2023-06-05 11:39:35
机器视觉检测与机器视觉定位是两种重要的机器视觉应用技术，主要区别在于检测对象和应用领域不同。机器视觉检测技术可以用于检测产品的外观、尺寸、密封性、移动对象、颜色缺陷、形状缺陷等，广泛应用于工业、医疗
2023-05-30 17:10:33681 本期就为大家详细介绍一则康耐视深度学习技术，在样品前处理以及血液检测仪器上所涉及到的血清质量检测应用案例。当异常血液样本（黄疸、溶血、脂血）等不良血液误入到正常样本测试中，可能会出现污染检测物，堵针等问题。通过使用康耐视深度学习技术进行相关测试与分析，可以有效解决这些问题。
2023-05-26 16:21:46549 
在这篇文章中，我们将学习如何在OpenCV中使用基于深度学习的边缘检测，它比目前流行的canny边缘检测器更精确。
2023-05-19 09:52:291607 
边缘检测是计算机视觉中一个非常古老的问题，它涉及到检测图像中的边缘来确定目标的边界，从而分离感兴趣的目标。
2023-05-18 10:10:15556 
Hough变换是一个比较有名的计算机视觉处理算法，该算法可以用来做很多的任务，常用的任务包括直线检测、圆检测、椭圆检测等，下面我们将对该算法进行简单的分析并进行代码实战。
2023-05-12 11:40:521726 
1.ai视觉分析在明厨亮灶中的应用，校园食堂明厨亮灶AI视频分析识别技术，基于深度学习边缘视觉分析技术,明厨亮灶AI视频分析识别，利用厨房已有的监控摄像头对进入厨房区域的厨师服、厨师帽、口罩穿戴着装、抽烟、玩手机识别、老鼠检测、外来人员识别等实时告警。
2023-05-08 14:27:26309 深度学习可以学习视觉输入的模式，以预测组成图像的对象类。用于图像处理的主要深度学习架构是卷积神经网络(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。计算机视觉的深度学习模型通常在专门的图形处理单元(GPU)上训练和执行，以减少计算时间。
2023-05-05 11:35:28720 随着工业制造技术和加工工艺的提高和改进，对检测手段、检测速度和精度提出得更高要求，也使得机器视觉检测技术在各大行业建功无数，发展势头强劲。
2023-04-18 09:55:01227 技术和方法。视觉检测视觉检测是一种常用的检测物体有无的方法，它利用相机或其他视觉传感器来捕捉物体的图像，然后使用计算机视觉技术来分析图像以确定物体的有无。视觉检测
2023-04-17 15:56:52486 
电池视觉检测存在的挑战 圆柱电池形状不规则，表面有许多凹凸不平的细节，需要机器视觉系统能够准确识别和处理。其次圆柱电池的缺陷种类较多，例如凹陷、裂纹、破损、污渍等，需要机器视觉系统能够准确区分和识别。最后圆柱
2023-03-30 16:09:49683 
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