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深度学习分割胜任经典算法难以处理的任务
深度学习可以执行许多与传统图像处理相同的操作，比如图像分割。本文探讨了为什么图像分割很重要，以及深度学习图像分割在哪些方面优于传统图像处理方法。检测其他2024-06-26 | 中国机器视觉网 |963 -
SAIGE VISION在机器制造业的成功案例
通过导入的图像，利用AI技术，克服金属材质高反光影响，能够精准识别异物、划痕等关键缺陷。检测铁和金属2024-06-19 | 中国机器视觉网 |900 -
雷得兴业深度学习训练软件，可应对复杂多变生产环境
XMVGS Deep Learning是款基于深度学习算法和图像分析技术的深度学习训练软件，集成了从数据标注到模型训练、验证的全流程智能化操作，内置多种模型组合和智能标注，模型训练、跨平台缝部署等，可应对复杂多变的生产环境，为企业和科研提供智能化的解决方案。检测2024-06-18 | 中国机器视觉网 |861 -
智能检测助力电驱动实现质造蜕变
根据国际能源署IEA发布的《2023年全球电动汽车展望报告》，2022年全球电动汽车销售超过1000万辆，2023年将增加35%，总量占据乘用车市场的18%。同时，中国汽车工业协会的统计数据显示，2022年，我国新能源汽车销量达到688.7万辆，同比增长93.4%，连续8年增速全球第一。截至2023年12月底，我国新能源汽车保有量达2041万辆。在乡村地区，新能源汽车渗透率从4%上升到了17%。新能源汽车的高速发展，也推动了电驱动系统的变革。汽车2024-06-17 | 中国机器视觉网 |923 -
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机器视觉——电池生产过程中的眼睛
机器视觉在几毫秒内就可以处理大量数字图像数据，因此特别适用于高通过量的高速应用。工业图像处理技术所表现出的极高的精确性、可靠性和稳健性是其他识别技术所难以比拟的，正是这些特性，为实现出色的识别效果奠定了基础。检测锂电2024-06-12 | 中国机器视觉网 |1150 -
高速作业产线下卷尺的表面瑕疵检测
卷尺在生产过程中易产生印刷表面的污点，异物等缺陷，严重影响产品的销售以及企业形象。卷尺的表面检测和切面检测目前完全依赖人力，但受限于人类自身的体力等因素，人力检测速度无法跟上产线的作业速度。且印刷表面瑕疵种类复杂，有些靠人眼无法实现区分。检测2024-06-07 | 中国机器视觉网 |1059 -
赛视SAIGE VISION在3C行业的成功案例
使用SAIGE VISION的Segmentation功能，加上赛视的独有算法，检测时间控制在客户要求以内。检测电子组装2024-06-05 | 中国机器视觉网 |1155