表面是否存在異物，如雜質(zhì)或污漬。系統(tǒng)能夠快速識(shí)別并標(biāo)記出這些異物?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)算法，機(jī)器視覺系統(tǒng)可以將檢測(cè)到的橡膠圈按照不同的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類，提高產(chǎn)品檢測(cè)和生產(chǎn)效率。 尺寸檢測(cè) 機(jī)器視覺系統(tǒng)可以高效、精準(zhǔn)地檢測(cè)橡
2024-03-15 17:24:09
92 視覺檢測(cè)技術(shù)作為一種能夠代替人工眼睛的自動(dòng)化檢測(cè)技術(shù)，具有高效、精準(zhǔn)、一致、多功能等優(yōu)勢(shì)，為多個(gè)行業(yè)帶來了革命性的變化和提升效率的機(jī)會(huì)。 視覺檢測(cè)技術(shù)是一種能夠模擬人眼 視覺系統(tǒng) 進(jìn)行自動(dòng)化檢測(cè)
2024-03-15 11:45:1329 
機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)通過計(jì)算機(jī)視覺和人工智能技術(shù)，對(duì)圖像進(jìn)行分析和處理，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和追蹤。同時(shí)機(jī)器視覺檢測(cè)能夠適應(yīng)不同場(chǎng)景檢測(cè)需求，適用于缺陷形態(tài)繁雜、環(huán)境復(fù)雜的檢測(cè)目標(biāo)，尤其在食品
2024-02-27 16:04:27111 
線路板的層和階有什么區(qū)別？
2024-02-23 17:27:34154 視覺檢測(cè)設(shè)備是一種利用攝像頭、傳感器、光源和圖像處理算法等技術(shù)組成的設(shè)備，用于檢測(cè)、識(shí)別、分析和判斷圖像或視頻中目標(biāo)物體的特征、屬性、狀態(tài)或缺陷。這些設(shè)備可以應(yīng)用于各種行業(yè)和領(lǐng)域，包括工業(yè)自動(dòng)化
2024-02-21 09:41:11164 
TC397多核之間數(shù)據(jù)訪問效率有什么區(qū)別，本地和全局的效率有什么區(qū)別，可不可以將電機(jī)同步ADC采集放到主核0，算法在1核執(zhí)行
2024-02-06 07:42:40
SPI和QSPI有什么區(qū)別？
2024-02-06 06:12:07
TC275中不同的STEP有什么區(qū)別？我看了一些芯片有CA-STEP,DB-STEP,DC-STEP這幾個(gè)step有什么區(qū)別呢？或者從哪個(gè)手冊(cè)可以看到他們的區(qū)別
2024-02-04 07:34:11
缺陷形態(tài)多變，還可能出現(xiàn)各種無法預(yù)測(cè)的異常情況，傳統(tǒng)的缺陷模擬方法往往難以應(yīng)對(duì)，這無疑增加了檢測(cè)的成本和難度。良品學(xué)習(xí)阿丘科技的良品學(xué)習(xí)模式，擁有非監(jiān)督分類與非監(jiān)
2024-01-26 08:25:10155 
基于機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)的焊接質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)是一種創(chuàng)新性的技術(shù)解決方案，它結(jié)合了先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)算法，用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)估焊接過程中的焊縫質(zhì)量。這一系統(tǒng)在工業(yè)制造中發(fā)揮著重要作用，提高了焊接質(zhì)量
2024-01-18 17:50:52239 焊接是工業(yè)生產(chǎn)中常見的一種連接工藝，而焊接質(zhì)量的保障對(duì)于產(chǎn)品的性能和安全至關(guān)重要。為了提高焊接過程的自動(dòng)化水平和質(zhì)量控制，焊接視覺檢測(cè)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。本文將深入探討焊接視覺檢測(cè)的原理和應(yīng)用，介紹
2024-01-16 14:15:28144 
一文了解3D視覺和2D視覺的區(qū)別 3D視覺和2D視覺是兩種不同的視覺模式，其區(qū)別主要體現(xiàn)在立體感、深度感和逼真度上。本文將詳細(xì)闡述這些區(qū)別，并解釋為什么3D視覺相比2D視覺更具吸引力和影響力。 首先
2023-12-25 11:15:10364 基于機(jī)器視覺技術(shù)的玻璃質(zhì)量檢測(cè)流程：產(chǎn)品經(jīng)過光學(xué)系統(tǒng)，LED紅光垂直（或其他角度）入射待檢測(cè)玻璃后，若玻璃中存在缺陷，CCD相機(jī)的靶面檢測(cè)到不均勻的出射光，然后圖像采集卡對(duì)輸出的信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集并將
2023-12-22 16:09:09188 
Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)圓檢測(cè)與圓心位置預(yù)測(cè)，主要是通過對(duì)YOLOv8姿態(tài)評(píng)估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，生成一個(gè)自定義的圓檢測(cè)與圓心定位預(yù)測(cè)模型
2023-12-21 10:50:05513 
OCT成像技術(shù)克服了傳統(tǒng)視覺相機(jī)技術(shù)無法獲得內(nèi)部缺陷圖像與深度檢測(cè)的問題，是斷層截面成像利器。友思特OQ LabScope系列便攜式小巧緊湊的OCT成像系統(tǒng)，有效發(fā)揮著靈活的OCT成像技術(shù)，反映了OCT的無限發(fā)展前景。
2023-12-20 14:49:33297 
請(qǐng)教一個(gè)問題：
電流檢測(cè)放大器和儀表放大器有什么區(qū)別，有什么優(yōu)勢(shì)？
我想做個(gè)10－100 uA弱電流信號(hào)檢測(cè)，如果是該電流回路中串連個(gè)100K電阻，轉(zhuǎn)化為電壓檢測(cè)，是否合適 ？
如果是用電流檢測(cè)放大器，推薦一款 ？
2023-11-27 11:51:43
友思特 Neuro-T為傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)視覺檢測(cè)方案提供了“自動(dòng)深度學(xué)習(xí)”的解決方案，結(jié)合自動(dòng)標(biāo)注功能，一鍵生成高性能視覺檢測(cè)模型，無需AI領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)即可創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)視覺檢測(cè)模型。
2023-11-24 17:58:33242 
請(qǐng)問TLS跟SSL有什么區(qū)別？
2023-11-21 16:56:17
植物病害準(zhǔn)確檢測(cè)與識(shí)別是其早期診斷與智能監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵，是病蟲害精準(zhǔn)化防治與信息化管理的核心。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于植物病害檢測(cè)與識(shí)別中，可以克服傳統(tǒng)診斷方法的弊端，大幅提升病害檢測(cè)與識(shí)別的準(zhǔn)確率，引起了廣泛
2023-11-20 17:19:42245 最近做圖像處理與識(shí)別相關(guān)的事情，先從OpenCV/Matlab入手，看傳統(tǒng)算法在瑕疵檢測(cè)方向能做到什么程度。
因之前并沒有相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)，乍開始生怕閉門造車，遂多方搜尋，相關(guān)的會(huì)議與論述很多，不乏深度學(xué)習(xí)或者深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)算法相結(jié)合的，以有限的資源來看，深度學(xué)習(xí)并沒有特別大的優(yōu)勢(shì)：表現(xiàn)在
2023-11-20 15:19:17350 想問問NXP的Kinetis和LPC中同樣是Cortex-M4架構(gòu)的單片機(jī)，用起來有什么區(qū)別，特別是在寄存器方面
2023-11-10 08:15:30
在很多人眼里，深度學(xué)習(xí)是一個(gè)非常神奇的技術(shù)，是人工智能的未來，是機(jī)器學(xué)習(xí)的圣杯。今天深視創(chuàng)新帶您一起揭開他神秘的面紗，了解什么才是深度學(xué)習(xí)。
2023-11-09 10:58:02421 
FlexCAN與普通的CAN有區(qū)別嗎，CAN FD又CAN有什么區(qū)別。
2023-11-08 08:30:13
FPGA和單片機(jī)有什么區(qū)別？好像性能參數(shù)上也差不了太多。
2023-11-02 07:34:49
光電液位開關(guān)與電容式液位開關(guān)的功能是一樣的，都是用來檢測(cè)液位的。那么這兩種液位開關(guān)有什么區(qū)別呢？
2023-10-25 09:48:15520 
工業(yè)制造領(lǐng)域中，產(chǎn)品質(zhì)量的保證是至關(guān)重要的任務(wù)之一。然而，人工的檢測(cè)方法不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且容易受到主觀因素的影響，從而降低了檢測(cè)的準(zhǔn)確性和一致性。近年來，基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)在工業(yè)缺陷檢測(cè)領(lǐng)域取得了顯著的突破，其憑借其出色的特征學(xué)習(xí)和自動(dòng)化能力，逐漸成為工業(yè)缺陷檢測(cè)的熱門方向。
2023-10-24 09:29:27470 
Jlink base和plus有什么區(qū)別
2023-10-20 08:12:41
UART、USRT、USART有什么區(qū)別？
2023-10-20 06:58:35
現(xiàn)在在學(xué)ARM，想知道ARM和DSP到底有什么區(qū)別？為什么有些地方用DSP有些用ARM
2023-10-19 07:20:23
磁珠和電感有什么區(qū)別？
2023-10-18 06:53:50
51camera依據(jù)PL(光致發(fā)光)檢測(cè)原理，發(fā)推出了ZQLB一體式機(jī)器視覺組件，該產(chǎn)品方案能有效避免和解決EL檢測(cè)中存在的問題。
2023-10-17 10:57:42637 
vitis和vivado有什么區(qū)別和聯(lián)系呢
2023-10-16 07:55:35
兩個(gè)有什么區(qū)別，我們常用的視覺庫(kù)是哪個(gè)
2023-10-11 07:02:25
哈希與加密有什么區(qū)別
2023-10-09 06:29:39
modbus TCP和modbus RTU有什么區(qū)別
2023-10-09 06:20:15
在電腦上拆到2條rdram內(nèi)存條，這個(gè)和sdram內(nèi)存條有什么區(qū)別，可以兼容嗎
2023-10-08 09:01:45
sprintf和printf有什么區(qū)別，返回值有什么作用？
2023-10-08 08:19:04
lm311比較器和普通的lm393這種比較器有什么區(qū)別，除了393是雙比較器，311是單比較器，還有什么區(qū)別
2023-10-07 07:44:26
STM32的FSMC和FMC有什么區(qū)別呢？
有的系列，比如F103是FSMC，有的系列，M4就是FMC了。這兩者有什么區(qū)別呢？
2023-09-26 06:17:01
缺陷檢測(cè)在電子制造業(yè)中是非常重要的應(yīng)用。然而，由于存在的缺陷多種多樣，傳統(tǒng)的機(jī)器視覺算法很難對(duì)缺陷特征進(jìn)行完全建模和遷移缺陷特征，致使傳統(tǒng)機(jī)器視覺算法可重復(fù)使用性不是很大，并且需要區(qū)分工作條件，這將
2023-09-22 12:19:00449 
Torchvision是基于Pytorch的視覺深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，當(dāng)前支持的圖像分類、對(duì)象檢測(cè)、實(shí)例分割、語(yǔ)義分割、姿態(tài)評(píng)估模型的遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練與評(píng)估。支持對(duì)數(shù)據(jù)集的合成、變換、增強(qiáng)等，此外還支持預(yù)訓(xùn)練模型庫(kù)下載相關(guān)的模型，直接預(yù)測(cè)推理。
2023-09-22 09:49:51391 
X-ray檢測(cè)儀和傳統(tǒng)檢測(cè)方法之間的區(qū)別主要取決于所謂的“傳統(tǒng)檢測(cè)方法”。不過，下面是X-ray檢測(cè)與一些常見的傳統(tǒng)檢測(cè)方法之間的基本區(qū)別： 1. 工作原理: - X-ray檢測(cè): 使用X射線穿透
2023-09-19 11:32:14281 在機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)工作流程中，主要分為圖像信息獲取、圖像信息處理和機(jī)電系統(tǒng)執(zhí)行檢測(cè)結(jié)果3個(gè)部分，另外根據(jù)系統(tǒng)需要還可以實(shí)時(shí)地通過人機(jī)界面進(jìn)行參數(shù)設(shè)置和調(diào)整。
當(dāng)被檢測(cè)的對(duì)象運(yùn)動(dòng)到某一設(shè)定時(shí)會(huì)被傳感器
2023-09-19 06:34:07
某種程度上，深度學(xué)習(xí)最大的優(yōu)勢(shì)就是自動(dòng)創(chuàng)建沒有人會(huì)想到的特性能力。如今，深度學(xué)習(xí)在眾多領(lǐng)域都有一席之地，尤其是在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。盡管許多人都為之深深著迷，然而，深網(wǎng)就相當(dāng)于一個(gè)黑盒子，我們大多數(shù)人
2023-09-12 08:29:46372 
深度學(xué)習(xí)這幾年特別火，就像5年前的大數(shù)據(jù)一樣，不過深度學(xué)習(xí)其主要還是屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇領(lǐng)域內(nèi)，所以這篇文章里面我們來嘮一嘮機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法流程區(qū)別。
2023-09-06 12:48:401173 
隨著科技的不斷進(jìn)步，工業(yè)機(jī)器視覺自動(dòng)化檢測(cè)在制造業(yè)中扮演著越來越重要的角色。利用先進(jìn)的圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，機(jī)器視覺系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確、高效地檢測(cè)和分析產(chǎn)品的質(zhì)量和性能。那么，未來工業(yè)機(jī)器視覺自動(dòng)化檢測(cè)的發(fā)展趨勢(shì)是什么呢？讓我們來探討一下。
2023-09-01 10:37:58340 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是當(dāng)今最流行的人工智能(AI)技術(shù)之一。這兩種技術(shù)都有助于在不需要人類干預(yù)的情況下讓計(jì)算機(jī)自主學(xué)習(xí)和改進(jìn)預(yù)測(cè)模型。本文將探討機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的概念以及二者之間的區(qū)別。
2023-08-28 17:31:09884 近年來，深度學(xué)習(xí)模型（DLM）在軟件漏洞檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用探索引起了行業(yè)廣泛關(guān)注，在某些情況下，利用DLM模型能夠獲得超越傳統(tǒng)靜態(tài)分析工具的檢測(cè)效果。然而，雖然研究人員對(duì)DLM模型的價(jià)值預(yù)測(cè)讓人驚嘆，但很多人對(duì)這些模型本身的特性并不十分清楚。
2023-08-24 10:25:10343 
深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中兩個(gè)重要的概念，都是人工智能領(lǐng)域非常熱門的技術(shù)。兩者的關(guān)系十分密切，然而又存在一定的區(qū)別。下面從定義、優(yōu)缺點(diǎn)和區(qū)別方面一一闡述。
2023-08-21 18:27:151632 計(jì)算機(jī)視覺中仍有許多具有挑戰(zhàn)性的問題需要解決。然而，深度學(xué)習(xí)方法正在針對(duì)某些特定問題取得最新成果。
在最基本的問題上，最有趣的不僅僅是深度學(xué)習(xí)模型的表現(xiàn);事實(shí)上，單個(gè)模型可以從圖像中學(xué)習(xí)意義并執(zhí)行視覺任務(wù)，從而無需使用專門的手工制作方法。
2023-08-21 09:56:05306 
近來用NUC100RE3AN的程序,串口收發(fā)都是用DMA,移到NUC100RE3DN上就發(fā)現(xiàn),串口不接收數(shù)據(jù),要重新初始化串口才能接收,AN與DN有什么區(qū)別的?
2023-08-21 06:39:42
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別 隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為大家熟知的兩個(gè)術(shù)語(yǔ)。雖然它們都屬于人工智能技術(shù)的研究領(lǐng)域，但它們之間有很大的差異。本文將詳細(xì)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)
2023-08-17 16:11:402715 “目標(biāo)
檢測(cè)是計(jì)算機(jī)
視覺中最令人興奮和具有挑戰(zhàn)性的問題之一，
深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為解決該問題的強(qiáng)大工具?！?/div>
2023-08-17 11:49:58523 AI視覺檢測(cè)設(shè)備具備更高的效率和更精準(zhǔn)的檢測(cè)產(chǎn)品外觀尺寸能力，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)環(huán)節(jié)的自動(dòng)化，從而有效提升生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本，并且極大地提升了產(chǎn)品質(zhì)量。
2023-08-16 13:16:58451 每次新建工程時(shí)都有一系列選項(xiàng)，那么這些不同的選項(xiàng)之間有什么區(qū)別呢？
如上圖，這四個(gè)大項(xiàng)目以及下面的小項(xiàng)目之間有什么區(qū)別呢？
這些模板之間有什么不同呢？他們之間的功能有什么差異呢？
這三個(gè)庫(kù)之間又有什么區(qū)別啊？
這些是需要輸出數(shù)據(jù)時(shí)選擇嗎？
2023-08-16 06:23:34
直線導(dǎo)軌在視覺檢測(cè)設(shè)備中的應(yīng)用
2023-08-05 17:40:12314 
最近做圖像處理與識(shí)別相關(guān)的事情，先從OpenCV/Matlab入手，看傳統(tǒng)算法在瑕疵檢測(cè)方向能做到什么程度。
因之前并沒有相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)，乍開始生怕閉門造車，遂多方搜尋，相關(guān)的會(huì)議與論述很多，不乏深度學(xué)習(xí)或者深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)算法相結(jié)合的，以有限的資源來看，深度學(xué)習(xí)并沒有特別大的優(yōu)勢(shì)。
2023-08-04 11:11:51356 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在于隱藏層的深度。一般來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層要比實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)淺得多，而深度學(xué)習(xí)的在隱藏層可以有很多層。
2023-07-28 10:44:27295 
摘要：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法在檢測(cè)過程中通常采用預(yù)定義搜索行為，其產(chǎn)生的候選區(qū)域形狀和尺寸變化單一，導(dǎo)致目標(biāo)檢測(cè)精確度較低。為此，在基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的視覺目標(biāo)檢測(cè)算法基礎(chǔ)上，提出聯(lián)合回歸與深度
2023-07-19 14:35:02
0 在很多射頻電路中，功率檢測(cè)是不可或缺的，Power coupler 和Power detector 有什么區(qū)別呢？
2023-07-13 11:40:221412 
FPC在加工過程中，為了滿足電路設(shè)計(jì)的精度，生產(chǎn)切割時(shí)可以增加視覺定位檢測(cè)系統(tǒng)，提高精度定位完成切割。
2023-07-07 13:38:18513 
傳統(tǒng)的檢測(cè)方式是人工用顯微工具肉眼進(jìn)行辨別，有很多的缺點(diǎn)，比如勞動(dòng)強(qiáng)度大，檢測(cè)人員多，工作效率低、檢測(cè)精度低、生產(chǎn)效果不穩(wěn)定，容易出現(xiàn)誤檢、漏檢、錯(cuò)檢等問題。而一旦貼片電阻/電容的尺寸或性能質(zhì)量
2023-07-04 11:51:09724 
蘇州視立得機(jī)器視覺檢測(cè)-磁鐵檢測(cè)磁鐵在各行各業(yè)中被運(yùn)用的越來越廣泛，在我們生活中工作中大部分的電子產(chǎn)品就有需要它的存在。人工生產(chǎn)逐漸被機(jī)器替代，說明了時(shí)代的進(jìn)步、科技在發(fā)展，那么如何能提高磁鐵
2023-06-30 16:41:18
表面缺陷檢測(cè)是機(jī)器視覺技術(shù)的一種，通常是指檢測(cè)物品表面的瑕疵，利用計(jì)算機(jī)視覺模擬人眼視覺的功能，對(duì)圖像進(jìn)行采集、處理和計(jì)算，最后對(duì)特定物體進(jìn)行實(shí)際檢測(cè)、控制和應(yīng)用。
2023-06-30 11:50:20358 
機(jī)器視覺檢測(cè)平臺(tái) 系統(tǒng)包含工業(yè)級(jí)智能機(jī)械手、機(jī)器視覺邊緣處理終端、機(jī)器視覺感知單元、機(jī)器視覺顯示單元、機(jī)器視覺場(chǎng)景應(yīng)用資源包等部分組成，可模擬人工智能典型應(yīng)用場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用技術(shù)教學(xué)落地。系統(tǒng)
2023-06-29 11:39:42440 機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備大全 機(jī)器視覺檢測(cè)模式一般是先經(jīng)過光學(xué)成像和圖畫采集裝置取得產(chǎn)品的數(shù)字化圖畫，再用計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖畫處理得到相關(guān)檢測(cè)信息，形成對(duì)被測(cè)產(chǎn)品的判別決議計(jì)劃，最終將該決議計(jì)劃信息發(fā)送到分揀裝置
2023-06-29 11:38:431945 機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備原理 機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)的原理是基于人眼檢驗(yàn)?zāi)M，用簡(jiǎn)單的歸納思維來識(shí)別，如同生活當(dāng)中醫(yī)生診斷患者一樣，這是一種典型的歸納和歸類行為，從最古老的視覺、嗅覺、詢問和切割，到今天
2023-06-29 11:37:38347 機(jī)器視覺檢測(cè)裝置 機(jī)器視覺自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備在工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域中占有越來越重要的地位，機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)的出現(xiàn)大大提高了檢測(cè)系統(tǒng)的效率，其機(jī)器視覺自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)還可以進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析。 機(jī)器視覺自動(dòng)化檢測(cè)
2023-06-29 11:26:39267 機(jī)器視覺精度檢測(cè) 機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)及應(yīng)用隨著越來越多的制造商使用機(jī)器視覺系統(tǒng)，必須確保檢測(cè)系統(tǒng)盡可能準(zhǔn)確和高效，同時(shí)有正確的機(jī)器視覺檢測(cè)解決方案。而在實(shí)際場(chǎng)景中，機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備在檢測(cè)產(chǎn)品時(shí)的一些
2023-06-29 11:18:59514 機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng) 機(jī)器視覺系統(tǒng)是怎樣檢測(cè)產(chǎn)品外觀缺陷的呢？ 機(jī)器視覺檢測(cè)技能替代了在傳統(tǒng)工業(yè)檢測(cè)，在傳統(tǒng)工業(yè)檢測(cè)技能需要大量的人工品鑒挑選。不只印象生產(chǎn)功率慢，而且在人疲勞心情狀態(tài)既有可能帶來不可
2023-06-29 11:17:30468 有利且切實(shí)可行的解決費(fèi)時(shí)費(fèi)力問題。機(jī)器視覺檢測(cè)是一種無接觸的自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)。機(jī)器視覺檢測(cè)有著率、精度好、穩(wěn)定性好、有長(zhǎng)時(shí)間不知疲勞工作等的優(yōu)點(diǎn)，能大大提高生產(chǎn)效率并能
2023-06-28 14:30:39
、有漏檢、檢驗(yàn)不到位、檢驗(yàn)馬虎等問題——視覺檢測(cè)給客戶帶來改善——視覺檢測(cè)系統(tǒng)是指由相機(jī)鏡頭將產(chǎn)品捕捉，通過圖像進(jìn)行檢測(cè)分析產(chǎn)品是否缺陷/瑕疵，后將數(shù)據(jù)整理匯總系
2023-06-28 14:28:26
DTU與RTU有什么區(qū)別？
2023-06-27 06:38:46
，也是近年來理論研究的熱點(diǎn)。作為計(jì)算機(jī)視覺中的基礎(chǔ)算法，目標(biāo)檢測(cè)對(duì)后續(xù)的人臉識(shí)別、目標(biāo)跟蹤、實(shí)例分割等任務(wù)都起著至關(guān)重要的作用。 基于深度學(xué)習(xí)的卷積學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)上取得了優(yōu)越的性能，例如FasterRCNN、
2023-06-25 10:37:48357 
目前工業(yè)機(jī)器視覺系統(tǒng)主要采用的是傳統(tǒng)的基于規(guī)則學(xué)習(xí)的思路。以缺陷檢測(cè)為例，首先需要人去總結(jié)缺陷的類型，提取出判斷各類缺陷的特征，再通過大量的含特征的樣本訓(xùn)練使得計(jì)算機(jī)能夠區(qū)分這些特征從而判斷是否存在缺陷。
2023-06-21 12:36:41466 
、判斷和檢測(cè)生產(chǎn)線上的各種產(chǎn)品，保證產(chǎn)品的質(zhì)量和一致性。與傳統(tǒng)的視覺檢測(cè)方法相比，工業(yè)AI視覺檢測(cè)系統(tǒng)具有如下幾個(gè)顯著優(yōu)點(diǎn)：
1.高效性：工業(yè)AI視覺檢測(cè)系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化檢測(cè)，大大提高了生產(chǎn)效率
2023-06-15 16:21:56
MCU和MPU有什么區(qū)別？
MCU（micro controller unit）微控制器單元，
MPU(micro processor uint）微處理器單元，
其中，MCU集成了片上外圍器件，而MPU不帶外圍器件（例如存儲(chǔ)器陣列），是高度集成的通用結(jié)構(gòu)的處理器，是去除了集成外設(shè)的MCU。
2023-06-15 08:10:56
目前有很多大產(chǎn)品的配件比如橡膠圈，在裝配過程中容易脫落、漏檢導(dǎo)致產(chǎn)品不良，對(duì)公司超成一定損失。技術(shù)在不斷發(fā)展的，隨著機(jī)器視覺技術(shù)的越來越成熟，現(xiàn)在可以用2D/CCD視覺檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)膠圈數(shù)量、2D膠圈
2023-06-05 11:39:35
機(jī)器視覺與計(jì)算機(jī)視覺有什么區(qū)別
2023-06-05 09:28:28792 
機(jī)器視覺檢測(cè)與機(jī)器視覺定位是兩種重要的機(jī)器視覺應(yīng)用技術(shù)，主要區(qū)別在于檢測(cè)對(duì)象和應(yīng)用領(lǐng)域不同。機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)可以用于檢測(cè)產(chǎn)品的外觀、尺寸、密封性、移動(dòng)對(duì)象、顏色缺陷、形狀缺陷等，廣泛應(yīng)用于工業(yè)、醫(yī)療
2023-05-30 17:10:33681 本期就為大家詳細(xì)介紹一則康耐視深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在樣品前處理以及血液檢測(cè)儀器上所涉及到的血清質(zhì)量檢測(cè)應(yīng)用案例。當(dāng)異常血液樣本（黃疸、溶血、脂血）等不良血液誤入到正常樣本測(cè)試中，可能會(huì)出現(xiàn)污染檢測(cè)物，堵針等問題。通過使用康耐視深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行相關(guān)測(cè)試與分析，可以有效解決這些問題。
2023-05-26 16:21:46549 
在這篇文章中，我們將學(xué)習(xí)如何在OpenCV中使用基于深度學(xué)習(xí)的邊緣檢測(cè)，它比目前流行的canny邊緣檢測(cè)器更精確。
2023-05-19 09:52:291607 
邊緣檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺中一個(gè)非常古老的問題，它涉及到檢測(cè)圖像中的邊緣來確定目標(biāo)的邊界，從而分離感興趣的目標(biāo)。
2023-05-18 10:10:15556 
IDF AT Bin 和 Qcloud IoT AT 有什么區(qū)別？ESP8266 RTOS SDK和NONOS SDK有什么區(qū)別？
如果我安裝例如 RTOS SDK，它是否也會(huì)升級(jí) AT 固件？
2023-05-12 06:50:33
深度學(xué)習(xí)可以學(xué)習(xí)視覺輸入的模式，以預(yù)測(cè)組成圖像的對(duì)象類。用于圖像處理的主要深度學(xué)習(xí)架構(gòu)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。計(jì)算機(jī)視覺的深度學(xué)習(xí)模型通常在專門的圖形處理單元(GPU)上訓(xùn)練和執(zhí)行，以減少計(jì)算時(shí)間。
2023-05-05 11:35:28720 PCB上有冷地和熱地之分，求高手簡(jiǎn)單介紹一下有什么區(qū)別，和什么不同嗎？
2023-04-19 17:40:51
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