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                機器視覺檢測是人工智能正在快速發展的一個分支

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                機器視覺檢測是人工智能正在快速發展的一個分支

                發布日期:2017-11-23 00:00 來源:http://www.orduaksiyon.com 點擊:

                    在當前以高端裝備制造為核心的智造工業4.0時代背景下,隨著“中國制造2025”戰略的深入,工業智能機器人產業市場呈現不斷增長的勢頭,其中充當工業機器人“火眼金睛”角色的機器視覺功不可沒。

                 

                  安防的技術一直在演進中,當行業完成了網絡化和高清化之后,智能化應用就成了各個安防門類廠家的技術熱門。應該說,從2012年開始,安防行業都在圍繞如何使產品和系統智能化應用展開深入研發和探討,從而引發了一波技術潮流。如果說智能視頻分析是智慧安防應用的2.0版本,那么,機器視覺,將開啟智慧安防應用2.0時代,這是一個智能安防新的應用天地。


                    大連機器視覺檢測是人工智能正在快速發展的一個分支。簡單說來,機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。通過分CMOS或CCD傳感器將被攝取目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統,得到被攝目標的形態信息,根據像素分布和亮度、顏色等信息,轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

                 

                  機器視覺檢測主要是對圖像進行識別,因此機器視覺在人臉識別、車牌識別等方面得到大量運用。以智能交通行業為例,機器視覺具有成本低、穩定性強、準確性高、應用范圍廣等優點,目前已經在國內外高速公路和公路的交通監控系統中得到了廣泛的應用,具體體現在車牌識別、車身顏色識別、車型識別、違章識別、車流量統計、流量控制等。

                 

                  這時有人會產生疑惑,機器視覺和深度學習有太多重疊之處,是否兩者在安防行業是同一概念的不同表達。其實不然,如果僅從視頻監控行業來看,學習算法是機器視覺更高層面的應用,因為基于巨大樣本采集把握了大量數據特征,而機器視覺主要在特征感知、圖像預處理、特征提取、特征篩選面擅長,也就是說,機器視覺主要是在特征識別提煉部分,而深度學習是把特征和學習結合起來,比如用特征的感知和提取來預判數據。


                大連機器視覺檢測


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