能賦予工業機器人深度學習能力的3d機器視覺系統技術,最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力,能夠識別文字、圖像和聲音等數據。
在工業檢測領域,常常面臨這樣的問題,產品的缺陷類別千變萬化,要識別的字符各式各樣。在傳統的視覺算法中,更多的是提取圖像特征,總結缺陷的特點,用某些參數來描述特征。但在當今越來越復雜的應用場景中,傳統的視覺識別算法越來越難以解決這些差異性,并且在識別準確度和識別效率上也有很大的問題。在面對這類需求時,深度學習技術和機器視覺相結合,很好地解決了這個問題。
機器視覺工業相機「4種常見的分類方式」
視覺系統的組成部分有哪些(這7個部分對機器視覺系統至關重要)
機器視覺的4個關鍵性作用
機器視覺的應用場景
什么是機器視覺「機器人視覺系統的原理及特點」
能賦予工業機器人深度學習能力的3d機器視覺系統