機器視覺 文章 最新資訊
Yole:2023年機器視覺產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達40億美元

- 根據(jù)Yole Développement調(diào)查,機器視覺相機整體市場規(guī)模將從2017年的20億美元成長到2023年的40億美元左右,整體年復合成長率為12%,機器視覺是這一波產(chǎn)業(yè)自動化的核心。 工業(yè)和自動化的機器視覺不僅限于機器人技術,還涉及制造生產(chǎn)有關的幾乎各項工作。 Yole技術和市場分析師Alexis Debray表示,對質(zhì)量的要求推動汽車、電子、半導體、食品和包裝行業(yè)的機器視覺。 圖表所示是機器視覺的主要應用,將從2017年的14億美元成長到2023年的28億美元,事實上,機
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機器視覺-今日洞察和未來展望

- 為了比競爭對手更好地服務其目標客戶,當今的嵌入式設計團隊正在尋求機器學習(ML)和深度學習(DL)等新技術,以便在有限的資源下按時向市場開發(fā)和部署復雜的機器和設備。借助這些技術,團隊可以使用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法構建復雜的單系統(tǒng)或多系統(tǒng)模型。?ML和DL算法不是使用基于物理學的模型來描述系統(tǒng)的行為,而是透過數(shù)據(jù)推斷出系統(tǒng)的模型。?傳統(tǒng)ML算法適用于處理數(shù)據(jù)量相對較小且問題的復雜度較低的情況。?但如果是像自動駕駛汽車這樣的大數(shù)據(jù)問題呢??解決這個挑戰(zhàn)需要采用DL技術。&n
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機器視覺中光源選型的基本要素
- 機器視覺中光源選型的基本要素-在機器視覺中,獲得一張高質(zhì)量的可處理圖像至關重要。機器視覺系統(tǒng)之所以成功,首先要保證圖像質(zhì)量好,特征明顯。反之,如果圖像質(zhì)量不好,特征不明顯,會使機器視覺系統(tǒng)變得不可靠或魯棒性不高,甚至導致項目失敗。因此,光源選擇技能是必須的,下面為大家介紹光源選型的基本要素:
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人工智能搭配無人機 未來工業(yè)新方向
- 人工智能搭配無人機 未來工業(yè)新方向- 機器視覺AI讓電腦長了眼睛,它可以利用相機,模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器(ADC)和數(shù)字信號處理器(DSP)看到一切。隨后這些數(shù)據(jù)會回傳到機載電腦或控制臺,它們會自動對設備狀態(tài)進行評估,發(fā)現(xiàn)是否有隱藏的裂縫,外部損傷,漏水,零部件松脫或涂層不均勻等情況發(fā)生。
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奧比中光:以3D深度攝像頭拯救“智障”機器人

- 隨著機器視覺、人工智能、人機交互等科學技術的發(fā)展,科幻電影中的高智能機器人開始走進現(xiàn)實,消費級機器人也逐漸出現(xiàn)在商超、家庭之中,為人類承擔了部分體力勞動。然而,近日有網(wǎng)友曝光自家掃地機器人的“智障行為”,引起了大量網(wǎng)友對當今機器人應用的熱議。 奧比中光機器人解決方案 對于機器人出現(xiàn)“智障行為”的情況,奧比中光的研發(fā)人員解釋道:“問題出在機器人視覺技術上?!蹦壳霸跈C器人識別領域,如“掃地機器人”等商用機器人,是在二維圖像建模的基礎上,通過算法來實現(xiàn)智能識別的,但是由于二維圖像本身包含的信息有限,即使
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機器視覺介紹
機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)是指通過機器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置,分 CMOS 和 CCD 兩種)將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統(tǒng),根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息,轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設備動作。
機器視覺系統(tǒng)的特點是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業(yè)的危險 [ 查看詳細 ]
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