186-9655-0145
能賦予工業(yè)機器人深度學習能力的3d機器視覺系統(tǒng)技術(shù)，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(shù)據(jù)。
在工業(yè)檢測領(lǐng)域，常常面臨這樣的問題，產(chǎn)品的缺陷類別千變?nèi)f化，要識別的字符各式各樣。在傳統(tǒng)的視覺算法中，更多的是提取圖像特征，總結(jié)缺陷的特點，用某些參數(shù)來描述特征。但在當今越來越復雜的應(yīng)用場景中，傳統(tǒng)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(shù)和機器視覺相結(jié)合，很好地解決了這個問題。
機器視覺的應(yīng)用及優(yōu)勢
機器視覺的應(yīng)用場景
機器視覺的4個關(guān)鍵性作用
智能機器視覺系統(tǒng)中，工業(yè)相機的參數(shù)與功能詳解
視覺系統(tǒng)的組成部分有哪些（這7個部分對機器視覺系統(tǒng)至關(guān)重要）
機器視覺工業(yè)相機「4種常見的分類方式」