机器视觉
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飞思卡尔机器视觉与智能摄像头解决方案
一般来说，LTE网络中的语音传输问题有三种解决方法：VoLTE（Voice Over LTE，LTE网络直传）、CSFB（Circuit Switched Fallback，电路交换网络支援
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机器视觉技术原理解析及解决方案集锦
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和
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工业自动化仪器种类有哪些?机器视觉与工业自动化有何渊源?
为增进大家对工业自动化的了解，本文将对工业自动化中的机器视觉予以介绍，并对工业自动化仪器仪表的种类加以阐述。
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让机器看懂世界，这些计算机视觉创业公司值得关注
根据研究机构IHS最新市场调研显示，因国产品牌欧珀(OPPO)、Vivo智能手机的市场持续热销(手机年度销量排行前三)，产品线需求增长，预计未来两年后用于智能手机的OLED面板出货量将大幅增
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机器视觉中光源选型的基本要素
在机器视觉中，获得一张高质量的可处理图像至关重要。机器视觉系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。反之，如果图像质量不好，特征不明显，会使机器视觉系统变得不可靠或鲁棒性不高，甚至导致项目失败。
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机器视觉将会是人工智能的下一个前沿领域
科技网站Venturebeat发布文章称，人工智能在过去一年里有着强劲的发展，给人们带来越来越多的益处。而未来，机器视觉将会是人工智能的下一个前沿领域。随着该类技术的发展，明年将会出现新型人工智能驱动
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苹果“不差钱”！为强化人工智能技术很拼
眼下谷歌、亚马逊和脸谱等科技公司都在投资于人工智能领域，其中最引人注目的莫过于谷歌旗下的AlphaGo，这个由谷歌收购的人工智能公司DeepMind开发的围棋程序，在今年的“人机
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记住这些公司，未来他们或将是人工智能界的龙头老大
人工智能领域的融资总额一直在逐年稳步增长，从2010年时的2亿美元到2013年时的6亿美元，再到2015年时的12亿美元。在2016年的第一季度，人工智能领域已经融到逾4亿美元的资金，这个水
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工业机器人的“慧眼”-机器视觉
在以智能制造为核心的工业4.0时代背景下，随着中国制造2025战略的深入，工业智能机器人产业市场呈现爆炸式增长势头，其中充当工业机器人“火眼金睛”角色的机器视觉功不可
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机器视觉原理解析及典型解决方案
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质
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机器人3D视觉引导解决方案
在去年5月份的世界机器人大会新闻发布会上，信工部副部长毛伟明透露，把智能制造作为改部门今后的重点工作，制定我国工业机器人产业的“十三五”规划，争取更多政策支持机器人关
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白光干涉仪可实现亚微米精度3D检测
白光干涉仪可应用于半导体、摄像头、线路板、显示面板等行业。在3D检测领域，白光干涉仪是精度最高的测量仪器之一。在同等系统放大倍率下，其检测精度和重复精度都高于传统的检测方法。甚至在一些纳米级和亚纳米级的超精密加工领域，只有白光干涉仪能够达到检测的精度要求。
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解读机器视觉系统解析及优缺点
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定
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一文读懂计算机视觉和机器人视觉
计算机视觉与机器人视觉有很多的相似之处，两者的基本理论框架、底层理论、算法等是相似的，但计算机视觉与机器人视觉研究的最终目的不同：前者主要研究视觉检验，精度要求高，速度不是主要考虑的问题；而
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我国机器视觉的现状分析及发展趋势
随着公众对产品质量的重视和自动化改造的深化，机器视觉在各行业的渗透率也将逐渐增加。如何让机器人看懂世界，已经被搬上了智能机器人研究话题。 “智造”时代机器
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人机融合时代即将来临 机器视觉大有可为
随着工业机器人应用领域的切换，未来需求将会在一些新的场景下得到大规模应用，汽车、3C或者家电时代的大规模需求都集中于生产环节切割、焊接、上下料等，在后端应用环节，例如物流、包装等环节的应用刚
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无人机“双目”逐渐成为标配，将成蓝海市场
当前无人机领域，“双目立体视觉功能”（简称双目功能）日益受到重视，成为了诸多新品的标配和宣传点。业内人士称，由于双目功能可以让无人机在飞行过程中较好的识别周围环境，有
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浅析机器视觉系统优缺点
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定
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机器视觉的发展瓶颈
随着普通用工成本提高、苹果产品的大卖以及带来的硬件成本的降低，机器视觉从应用层面上得到了大的发展。在这一片“繁荣”的景象背后有很多被忽略或者忽视的问题：
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机器视觉光源
机器视觉应用中注意目标颜色与光源颜色的搭配。我们看到某个物体成某种颜色，是因为其反射了对应的光谱。即如果目标是红色的，如果是白色的光照射或者是红色的光照射，都有红色的光返回，那么在黑白相机中将会是白色的，如果是蓝色的光来拍摄，则没有红色的光可以反射，那么其将会是黑色的。
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