能賦予工業(yè)機(jī)器人深度學(xué)習(xí)能力的3d機(jī)器視覺系統(tǒng)技術(shù),最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)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(dāng)今越來越復(fù)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(zhǔn)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(xué)習(xí)技術(shù)和機(jī)器視覺相結(jié)合,很好地解決了這個問題。
機(jī)器視覺的應(yīng)用場景
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