AI人工智能是現(xiàn)下最熱門的產(chǎn)業(yè)議題。然而，當人們專注于討論深度學習算法、云端資料中心等技術(shù)之際，終端裝置的實際AI應(yīng)用卻仍付之闕如，業(yè)者對于著手導入AI應(yīng)用也顯得裹足不前。為了加速AI在終端裝置
實現(xiàn)“中國制造2025”，完成從制造大國向制造強國的轉(zhuǎn)變，智能制造是主攻方向。在智能制造過程中，機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，也就是把客觀事物的圖像信息提取
就是用機器代替人眼來做測量和判斷，其可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，也易于同設(shè)計信息以及及加制信息集成，因此，在現(xiàn)代生產(chǎn)過程中，人們將機器視覺系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗和質(zhì)量控
作為工業(yè)機器人的“大腦中樞神經(jīng)”，人工智能在過去的幾年里一直處于持續(xù)的高速發(fā)展階段，很多工業(yè)機器人也已經(jīng)具備了相當高的智能化特點，但是還遠遠達不到人類所設(shè)想的智能化程
歐洲機器視覺市場的營業(yè)額和成長率已連續(xù)8年創(chuàng)新高，德國機械設(shè)備制造業(yè)聯(lián)合會(VDMA)表示，嵌入式視覺、機器學習、標準、連通性和易用性為主要成長動力。2017年德國機器視覺市場的銷售額成
CEVA，全球領(lǐng)先的智能和互聯(lián)設(shè)備的信號處理IP授權(quán)許可廠商 (納斯達克股票交易所代碼：CEVA) 宣布與專門從事圖像設(shè)備設(shè)計和基礎(chǔ)技術(shù)研究的美國灣區(qū)企業(yè)mPerpetuo達成合作，以
在去年5月份的世界機器人大會新聞發(fā)布會上，信工部副部長毛偉明透露，把智能制造作為改部門今后的重點工作，制定我國工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)的“十三五”規(guī)劃，爭取更多政策支持機器人關(guān)
2016年10月24日，在北京召開的“AI+：感知未來、融合發(fā)展”主題論壇暨海康威視新品發(fā)布會上，以視頻為核心的物聯(lián)網(wǎng)解決方案和數(shù)據(jù)運營服務(wù)提供商海康威視攜手全球業(yè)務(wù)
隨著公眾對產(chǎn)品質(zhì)量的重視和自動化改造的深化，機器視覺在各行業(yè)的滲透率也將逐漸增加。如何讓機器人看懂世界，已經(jīng)被搬上了智能機器人研究話題。 “智造”時代機器
之前介紹過機器視覺中常用到的一種特征：LBP LBP可以有效地處理光照變化，在紋理分析，紋理識別方面被廣泛應(yīng)用。 但是LBP 只能處理單張的二維圖像，對于視頻或者圖像序列，如何用
在機器視覺中，獲得一張高質(zhì)量的可處理圖像至關(guān)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
機器視覺的照明系統(tǒng)可以將被測物特征最大化，并減少相應(yīng)的背景中對比物的影響，使高速相機可以清晰地“看見”被測物。高對比的圖像可以降低系統(tǒng)難度并提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性；反之，低對比
在機器視覺處理中，我們經(jīng)常要對檢測到的物體的方位特征進行評估。比如說，我們要 OCR 識別一個字符串。那么這個字符串與x軸的夾角就很重要，我們需要這個信息把這個字符串轉(zhuǎn)正，然后才方便識別。
一、機器視覺光源照明技術(shù)的幾個要素 1、方向：選擇不同的光源，控制和調(diào)節(jié)照射到物體上的入射光的方向是機器視覺系統(tǒng)設(shè)計的最基本的參數(shù)。它取決于光源的類型和相對于物體放置的位置。 1
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