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标签 > 机器视觉
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统。
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智能手机市场从移动互联网时代历经十余年的高速发展,从一片“蓝海”逐渐转变成“红海”市场,各大厂商进入紧张的存量竞争中。根据IDC数据,2021年12月国...
2022-04-19 标签:机器视觉 556 0
SIMV锂电极片表面瑕疵检测系统如何助力工厂快速生产? SIMV锂电极片表面瑕疵检测系统是在锂电极片一站式与锂电隔膜检测等多种领域使用的以深度学习为基础...
友思特应用 | 模型链接一应俱全:IC多类别视觉检测一站式解决方案
高精度IC制造工艺需要对产品进行全方位检测以保证工艺质量过关。友思特 Neuro-T 通过调用平台的流程图功能,搭建多类深度学习模型,形成了一站式的视觉...
在无纺布的实际生产过程中,由于各方面因素的影响,无纺布表面会出现诸如孔洞、蚊虫、黑点、 斑点等瑕疵,严重影响了产品的质量。人眼往往不能及时准确的判断出瑕...
机器视觉在自动化测量系统中的应用日益普及。其原因是越来越多的信息需要从相机中提取,而不是从一个专用传感器中提取。
我国首台L4级自动驾驶公交车已经安装嵌入式视觉,高度自动驾驶不需要司机,不需要方向盘并且连油门和刹车也不用,能实时感知周围环境信息。
摘要: 缺陷检测的未来一方面应该在于对现有技术的改善与提升,另一方面提高检测效率并减少检测成本。随着检测人员利用现在的检测技术,如机器视觉技术对一些潜在...
深度学习(Deep Learning)的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。它是机器学习研究中的一个新的领域,其动...
iRobot推出基于AI全新平台加持下的Roomba扫地机器人
早期扫地机器人的设置很是古板,你只能按下启动按钮,然后它们就开始暗部就按地工作。但在 AI 的加持下,用户能够更明确地了解和指定工作状态和内容 ——“自...
机器视觉检测应用场景:缺陷检测、尺寸测量、引导定位、运动控制
在当今高度自动化和智能化的制造业中,机器视觉检测正以其独特的优势成为生产线上不可或缺的 “慧眼”。它不仅能够提高生产效率和产品质量,还为企业带来了巨大的...
由于目前国内无纺布的生产环境及生产工艺,很容易导致材料在生产过程中表面出现蚊虫、黑点、金属铁削、污点、浆块、杂质等瑕疵,由于产品的生产速度快、瑕疵小等问...
SIMV薄膜瑕疵检测系统可快速准确判断出表面瑕疵位置——随着国际、国内薄膜市场对薄膜需求的日益增加,薄膜行业内部竞争的日益激烈,越来越多的薄膜生产企业开...
疵点是影响无纺布质量等级的最主要因素,疵点检测是其质量管理的重要环节。传统的布匹疵点检验依靠人工主观判别,缺乏检验的一致性和可靠性。随着现代工业发展对无...
为了使机器人能看见物体并且抓取它,通常会配备像微软Kinect这样的深度感应相机。尽管这种相机可能会受到透明或发光物体的影响,但来自卡耐基梅隆大学的科学...
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