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  • 用领先的智能感知技术应对工业人工智能应用挑战

    工业机器视觉、机器人、人工智能技术的发展正配合着政府的智能制造计划向前推进,图像传感器是其中的关键技术,其在工业中的应用很广,包括智能交通、高端安防监控、电影拍摄、医疗影像、生物识别、天文相机,以及常见的机器视觉在工业自动化生产的应用,不同的应用对图像的分辨率、清晰度、噪声、以及相机的帧率、系统成本等都有不同的要求,同时工业中人工智能应用的发展给图像传感器带来了更高的挑战,包括推动了全局快门性能、高速拍摄、大分辨率、使用不可见光谱区域和三维体积深度提供的信息进行关键推断,以及神经网络处理的发展。安森美半导
    其他2020-07-27  |  中国机器视觉网  |  
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  • 5G毫米波技术使哪些行业受益?

    为了解决问题并提高性能,当今世界的技术所采用的频率不断提高。毫米波(mmWave)频率为应对通信和防务等众多行业中的严苛要求带来了希望。5G通信系统受益于防务公司多年的研究成果,虽然它们针对的应用不同,但需求类似。在电信链路中需要更高的数据速率,不断超出现有技术能力,其解决方案正在向28 GHz和39 GHz发展。
    其他2020-07-27  |  中国机器视觉网  |  
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  • 蓝牙新增测向功能,借此拓展两类行业应用

    蓝牙核心规范5.1及其包含的测向功能现在可进行方向侦测,并将位置追踪精确度提高到几厘米以内。受益于自动化场景和室内位置追踪服务领域中许多技术的改善,蓝牙将成为未来硬工业应用(hard industrial application)的理想选择。
    其他2020-07-24  |  中国机器视觉网  |  
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  • 基于深度学习模型融合的工业产品(零部件)工艺缺陷检测算法简述

    随着信息与智能化社会的到来,工业产品生产逐渐走向智能化生产,极大地提高了生产力。但是随着工人大规模解放,产品或零部件的缺陷检测,一直不能实现自动检测。深度学习技术的出现,为这一领域带来了曙光,其高精度、高效率、升级维护简单等特点,使之在这一领域应用越来越广。
    其他2020-07-23  |  中国机器视觉网  |  
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  • 用领先的智能感知技术应对工业人工智能应用挑战

    工业机器视觉、机器人、人工智能技术的发展正配合着政府的智能制造计划向前推进,图像传感器是其中的关键技术,其在工业中的应用很广,包括智能交通、高端安防监控、电影拍摄、医疗影像、生物识别、天文相机,以及常见的机器视觉在工业自动化生产的应用,不同的应用对图像的分辨率、清晰度、噪声、以及相机的帧率、系统成本等都有不同的要求,同时工业中人工智能应用的发展给图像传感器带来了更高的挑战,包括推动了全局快门性能、高速拍摄、大分辨率、使用不可见光谱区域和三维体积深度提供的信息进行关键推断,以及神经网络处理的发展。安森美半导
    其他2020-07-22  |  中国机器视觉网  |  
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  • CPU到底是怎么识别代码的?

    最近读到这样一篇好文章,从底层硬件角度出发剖析了一下CPU对代码的识别和读取,内容非常精彩,读完感觉大学里学到的很多东西瞬间联系起来了,这里分享给大家,希望能认真读完并有所收获。
    其他2020-07-22  |  中国机器视觉网  |  
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  • 大恒图像——用高精度拼接算法实现长柱形物体检测

    长柱形物体是指截面尺寸远远小于其长度的一类物体,长柱形物体检测即为该类物体检测的总称,例如钢轨检测,铸管检测,原木检测等。此类被测物要求完整还原被测物的截面面轮廓形状,并实时检测处理截面轮廓数据。且在被测物成型较高的场合中,要求精度基本在50μm以下,市面上虽然有基于传感器的拼接工具,但是灵活性差,仅仅做了传感器两个方向的标定,故在实际应用场合中完成0.05mm的检测变的难以实现。
    其他2020-07-21  |  中国机器视觉网  |  
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  • 基于计算机视觉及深度学习智能缺陷检测

    对于制造商来说,最大的问题是,即使是生产过程或材料上的微小差异(肉眼看不见)也会使整个生产过程出现缺陷。当然,这些零件不会到达最终用户由于广泛的后期生产质量检查。然而,依赖当前的(大部分是手工的)缺陷检查实践意味着,在发现缺陷之前,可以花费大量的成本来制造数以千计的产品。
    其他2020-07-21  |  中国机器视觉网  |  
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