苏州市奥德莱电气设备有限公司

机器视觉的未来

　　计算机视觉的未来何去何从？这块领域的大佬、加州伯克利大学的Jitendra Malik*，十年前就斗胆预测了未来十年计算机视觉的重要发展，如今验证了他的大部分预测都是对的。在今年的ICCV大会上，Malik*又做了*方向的预测，结合场景的语义分析就是其中重要一块。未来物件识别还会持续推进，朝画面中所带讯息、不同场景下的情感和意义的识别发展。也许未来，机器视觉就成读心*，准备好迎接这位朋友了吗？

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机器视觉系统产品的选型

近几年以来，随着机器人市场的发展和技术的成熟，工业机器人迎来了良好的转机，机器视觉系统是指用计算机来实现的视觉功能，也是一个三维采样系统。它的主要功能就是检测、*以及测量。今天我们来看看机器视觉系统产品的选型问题。

1、需求剖析

首先，依据时刻精度要求能够得到所需求的帧频，然后依据需求拍照的物体运动速度及运动规模计算出物体的视场规模。接着，跟着空间精度要求和视场规模能够计算出所需求的分辨率。

2、商品选型

在商品选型过程中，咱们要依据客户的核算及需求作出合理选型。

3、报价施行

选择了需求的商品后，就能够给客户进行报价合同的编撰现已商品的交货时刻。

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机器视觉紧追猛赶 终与机器人齐驾并驱

新的计算机视觉进展到什么程度？

　　2015年12月13日，乌镇世界互联网大会举办前夕，*4届国际计算机视觉大会（ICCV）在南美智利举办，这场2年一届的****盛会，展示了这一领域的****近突破。本届ICCV被微软*研究院抢走了头条。他们的视觉计算组研发出全新深度学习方法，具备152层类*网络，比原先多出132层，即用同样的百万比资料就可以训练出深层的类*网络。这些****的深度学习类*网路，能将照片中的车、房、人、物……等等一千类物件****地识别出来，平均错误率从几年前的动辄50%，到今年已经降到3%，已可接入实际应用。