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机器视觉需要重点构建的核心能力有哪些?开课吧

发布时间:2022-10-03 04:45:58 来源:雷竞技网页 作者:雷竞技网页入口
案例介绍

  机器视觉在生活中的的应用极其广泛,在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域,都发挥着重要的作用。而宏观上看,发展速度较快的细分产业是人脸识别与图像识别。

  第一、智能识别。海量信息快速收集,从大量信息中找到关键特征,准确度和可靠度是关键。

  第三、智能检测。在测量的基础上,综合分析判断多信息多指标,关键点上是基于复杂逻辑的智能化判断。

  第四、智能互联。图像的海量数据在多节点采集互联,同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等等数据互联,衍生出深度学习、智能优化、智能预测等等创新能力,线的威力。

  一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头、相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。

  智能相机:黑白智能相机、线扫描智能相机、彩色智能相机、CMOS智能相机、ID读码器等;

  配件:工业相机、CMOS相机、CCD相机、面阵相机、行扫描相机、红外相机、1394接口相机;

  机器视觉集成:字符处理和识别系统、自动化/机器人技术、红外图像系统、烟草、印钞、电子组装、质量检测、自动识别(OCR/OCV)、测量、智能视觉、表面检测、印刷、包装、复杂工业对象视觉在线、汽车制造、车牌、智能交通、生物特征识别、监控、医疗检测、光学检查等系统。

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