工業制造、機器視覺、ai 文章 最新資訊
引入機器視覺設備要知道哪些知識？
- 機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支，是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。 如今，隨著工業4.0的到來，機器視覺技術在工業自動化中逐漸起著十分重要的地位，機器視覺技術的不斷創新，推動了工業自動化、智慧安防以及人工智能等行業的進步，機器視覺技術的發展為這項技術
- 關鍵字： 機器視覺
機器視覺常用的三種目標識別方法解析
- 隨著機器視覺技術的快速發展，傳統很多需要人工來手動操作的工作，漸漸地被機器所替代。傳統方法做目標識別大多都是靠人工實現，從形狀、顏色、長度、寬度、長寬比來確定被識別的目標是否符合標準，最終定義出一系列的規則來進行目標識別。這樣的方法當然在一些簡單的案例中已經應用的很好，唯一的缺點是隨著被識別物體的變動，所有的規則和算法都要重新設計和開發，即使是同樣的產品，不同批次的變化都會造成不能重用的現實。 而隨著機器學習，深度學習的發展，很多肉眼很難去直接量化的特征，深度學習可以自動學習這些特征，這就是深度學習
- 關鍵字： 機器視覺
機器視覺在農業生產中的應用
- 機器視覺在農業生產中應用較少，但在農產品質量等級、檢測、農田病蟲害蟲害控制、農業自動采集系統、農作物生長過程檢測、農業機器導航等方面都取得了突破。機器視覺技術在農作物、農產品等認識方面比眼睛具有更客觀、更標準的特征，但由于農田環境的復雜多變和非結構性特性，機器視覺用于農業生產還不成熟。 一、在農產品質量分類和檢驗中的應用 農產品的質量等級可以決定農產品的質量和農產品的商品價值。人工分類耗時長，分類準確度不高，利用機器視覺檢測技術處理農產品圖像，根據預設的分級標準完成自動分級，不僅能達到良好的分級和
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機器視覺表面缺陷檢測
- 機器視覺技術是一種無觸碰、沒有受損的的自動識別技術性，是完成機器設備自動化技術、智能化和精準操縱的合理方式，具備可以信賴、頻帶回應覆蓋面廣、在嚴酷條件下長期工作中、提高效率的優勢。機器視覺檢測系統軟件根據合理的光源和圖像感應器(CCD監控攝像頭)獲得商品的表面圖像，應用對應的圖像解決優化算法獲取圖像的特點信息，隨后依據特點信息對表面缺點開展精準定位、鑒別、歸類和統計分析、儲存、查看等。視覺系統表面視覺檢測系統軟件的基礎構成 主要包含圖像收集控制模塊、圖像解決控制模塊、圖像剖析控制模塊、數據庫管理和工
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機器視覺的來源與發展
- 視覺是人類強大的感知方式，它為人們提供了關于周圍環境的大量信息，使人們能有效地與周圍環境進行交互。據統計，人類從外界接收的各種信息中80％以上是通過視覺獲得的，人類有50％的大腦皮層參與視覺功能運轉。 關于視覺有很多有趣的發現，比如螳螂蝦的眼睛能探測到偏振光。人眼以及普通相機只能感受到光的強度信息而不能探測到光的偏振信息。澳大利亞昆士蘭大學的研究人員發現，螳螂蝦的復眼（見圖1-2）能探測到偏振光。根據生物醫學及光學方面的理論知識，生物組織特性與偏振信息有關，所以螳螂蝦的眼睛是能夠“診斷”出生物組織的
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運用FP-AI-VISION1的影像分類器
- 意法半導體（ST）持續積極參與高速發展的嵌入式人工智能領域。為了在具成本效益和低功耗的微控制器上加快運用機器學習和深度神經網絡，ST開發全方位的邊緣人工智能生態系統，嵌入式開發人員可以在各種STM32微控制器產品組合中，輕松新增利用人工智能的新功能和強大的解決方案。圖一顯示ST AI解決方案之于整個STM32產品組合，而且已經擁有預先訓練神經網絡的嵌入式開發人員，可以在任何采用Cortex M4、M33和M7的STM32上移植、優化和驗證這整個產品組合。STM32Cube.AI是 STM32CubeMX的
- 關鍵字： FP-AI-VISION1 影像分類器 ST 計算機視覺
華為：預計到 2030 年全球物聯規模將達到百億級別
- 4 月 4 日，在第 23 屆 MPLS SD & AI 網絡世界大會舉辦期間，IPv6 峰會在巴黎會議中心舉行。峰會現場，華為數據通信產品線歐洲分部 CTO 吳平表示，數字化浪潮正席卷全球，在大部分國家和地區，數字經濟的增速比 GDP 增速的兩倍還多，數字經濟對世界的影響比歷史上任何時期都要顯著。吳平指出，數字經濟的快速發展，對傳統 IP 網絡提出了新的需求。首先是海量聯接，預計到 2030 年全球物聯規模將達到百億級別，支持海量設備接入將成為 IP 網絡的重要基礎能力；其次，隨著云時代的到來，
- 關鍵字： 全球物聯 MPLS SD & AI 網絡世界大會
Synaptics推出Katana Edge AI套件 加速AI視覺和感測融合開發
- Synaptics Incorporated宣布推出一款 Edge AI 開發工具包，用于快速開發和建構tinyML等應用。該套件基于 Synaptics 低功耗 Katana 系統單芯片平臺，有效整合視覺、動態和聲音感測的軟硬件，以及有線與無線連結等相關技術，大幅簡化智慧家庭、建筑、工業和監控等物聯網相關的Edge AI應用設計與開發。 根據 Valuates 報告，到 2030 年，Edge AI 硬件市場預計將達到 389 億美元，從 2021 年起，復合年增長率 (CAGR) 將接近 1
- 關鍵字： Synaptics Katana Edge AI AI視覺
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