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机器视觉技术

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嵌入式模拟智能为机器人提供了新的自主水平

机器人不仅需要人工智能(AI)才能实现自主。他们还需要大量传感器,传感器融合以及边缘的实时推理。之前我们已经尝到了深度卷积神经网络的好处,如今来自激光雷达的更高数据处理的需求正在推动神经网络到新拓扑以获得自主。

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机器视觉与图像传感器的演变

嵌入式系统中视觉技术的迅速发展,为汽车安全,机器视觉和运动分析提供了超高速成像解决方案。反过来,这说明了通过更强大的图像传感器和更小的像素架构转化为性能和成像能力的显著提升。机器视觉技术使用图像识别算法来识别图像中的对象,并且在诸如工业自动化,机器人,农业无人机和3D建模的广泛应用中实现对象的更详细和准确的图像而不失真。

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工业机器人市场遭遇瓶颈,3D机器视觉为机器人提供指导

机器人系统已经存在了几十年,但它们大多数都是盲目工作。仅配备接触式,接近式和位置传感器,机器人操纵重型材料,执行精密装配,或焊接复杂结构,优雅精心设计和无休止重复运动。它们的成功运作取决于环境的精确性和必须使用的材料的放置,以及对其运动的仔细绘图和编程。

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人工智能革命号角正在打响,机器人应用蔚然成风。

19世纪的工业革命,它创造了一个新的无产阶级,现在到了21世纪,人工智能的革命号角正在打响,目前的技术在某种程度上把人变成了神,展现了技术的颠覆力量,迸发的能量超乎想象,比如将人工智能和生物技术相互结合起来具备了设计和创造生命的能力。

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智能化升级,从机器换人到人机协作。

近年来,我国的劳动力市场发生机急剧的变化,随着经济的发展,许多行业涌现出大把机会,制造业流水线的工作已经不具备吸引力,为了提升吸引力,只能开取更高的工资,人力成本上升已经成了一个不可逆转的趋势。在此形势下,机器人产业高速发展。

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机器视觉的发展现状和前景分析

机器视觉能够带来什么?可以让自动驾驶在道路上更安全的行驶,可以让农作物能够更健康的成长,可以让机器人在我们的生活中充当好帮手。机器视觉在工业上应用领域广阔,核心功能包括:测量、检测、识别、定位等。其产业链可以分为上游部件级市场、中游系统集成和整机装备市场和下游应用市场。

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