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工业检测：基于密集尺度特征融合&像素级不平衡学习框架
边缘检测是计算机视觉领域的一项基本任务，是视觉场景识别和理解的重要预处理操作。在常规模型中，生成的边缘图像模糊不清，边缘线也很粗，这通常需要使用非极大值抑制（NMS）和形态细化操作来生成清晰而细的边缘图像。三维测量2023-05-11 | 中国机器视觉网 |874 -
小型零售商如何通过技术在员工减少的情况下保持全面运营
为员工配备企业级移动设备，能够提升库存管理流程中具有价值的流动性和透明度，可让店员了解到现有库存的商品或缺货商品的预计到货时间，以更好地为顾客提供支持，并确保在到货时能够及时收货和补货。其他2023-05-08 | 中国机器视觉网 |575 -
德承DS-1302：X光检测系统的关键角色，优化生产质量控制
相对于传统的检测方法，X光检测具有非破坏性、高精度和高效率等优势，被广泛应用于汽车、航空航天、电子、食品、医疗器械等工业领域，扮演优化质量控制和检测的关键角色，有效帮助厂商实现更高效的生产效率。检测2023-05-06 | 中国机器视觉网 |626 -
东土科技全自动运行系统，Intewell工业实时操作系统×轨道交通
当下的列车控制系统正在从基于通信的移动闭塞系统转向全自动运行系统，进而实现全自动无人驾驶。全自动运行系统（FAO）以信号系统、车辆控制系统为核心，融合综合监控、通信、站台门等系统。铁路智能交通2023-05-04 | 中国机器视觉网 |743 -
从云端总览全局：汽车行业的智能工厂，将云解决方案与机器视觉相结合
为了提高开发和生产效率，DataVision 和 MVTec 联合开发了一个将云解决方案与机器视觉相结合的机器学习平台。该平台基于 SICK AG 在捷克ŠKODA AUTO 成功实现的一款应用。汽车检测2023-04-23 | 中国机器视觉网 |903 -
质量问题能否发生在AOI过程之外？细数生产过程中错误漏检风险较高的领域
AOI是在生产过程中尽早发现错误的一个关键因素。数据显示，越早发现错误制造，成本就越低。客户发现错误会导致索赔，制造商的损失最大，因为可能意味着要完全替换产品。那么在AOI过程之外，哪里会出现质量问题？以下强调了生产过程中错误漏检风险较高的领域。检测其他2023-04-21 | 中国机器视觉网 |803 -
3D视觉碰撞PIN针检测，昂视3D智能视觉处理系统轻松完成检测
PIN针是连接器中用来完成电（信号）的导电（传输）的一种金属物质，作为电流或信号连接的关键元件，被广泛应用于各行各业，大到国防、飞机、汽车，小到洗衣机、电视、手机等，市场空间广阔。半导体检测2023-04-20 | 中国机器视觉网 |956 -
基于机器视觉的锂电池电极片表面缺陷检测的应用
而传统的人工检测方法费时费力，检测效率低，而且还极容易出现缺陷漏检与误检的情况，因此本文对电极片表面缺陷检测进行了研究，提出了一种基于机器视觉的锂电池电极片表面缺陷自动在线检测方案以替代人工检测。检测锂电2023-04-13 | 中国机器视觉网 |718