电子电器行业的飞速发展,让消费者在追求高科技的同时,对产品性能和品质有了更多的关注。在国内,设备视觉检测技术主要应用于定位、检测、测量和识别四个主要方面。工件位置的不一致性是导致测量检测的一个关键要素。工业生产线上不论是在线检测还是离线检测,设备视觉检测系统在获取产品图片信息时需要确保产品所抵达的位置是同一个位置,否则会出现定位不准确,测量工具出现的位置就不准确,导致测量结果出现偏差,对于产品的合格性很难把控。
机器视觉处理多年来一直存在于卷积神经网络的应用中,这些算法能够从传感器的输入的数据提取有用的信息。对于场景的分析CNN是非常的,能够分辨出很多对象如汽车、人、动物、道路标志、道路交叉点、路边标志(物体),能够确定场景中的相关现实对象。所有这些操作都是实时的,只要传感器部分设置完成后,后续的融合/决策操作就会发生。无论是一个还是所有传感器(LIDAR(激光探测与测量)、雷达、摄像头、红外传感器)的输入数据有所改变,系统就会立刻做出i佳的决策。
正当电子设备在人们的日常生活中变得日益重要,我们也发现越来越多的设备应用因为没有足够强大的视觉功能而失败,钣金视觉检测设备,如在空中发生碰撞,机器人吸尘机吸掉不该吸的东西。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支,旨在赋予机器可媲美人类的视觉。随着研究人员应用专门的神经网络来帮助机器识别和理解现实世界的图像,机器视觉在过去几年取得了巨大的进步。如今的计算机在视觉识别上能够做到各种各样的事情,从识别网络上的猫到在诸多的照片中识别特定的面孔。
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