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導讀
- 視清科技最新推出360°外壁檢測鏡頭，輕松呈現(xiàn)小物體環(huán)外側(cè)視圖！
- 德商映美精精準農(nóng)業(yè)應(yīng)用，牧草及牛群進食監(jiān)測
- Vecow超恩科技農(nóng)用智能機器人緩解農(nóng)業(yè)缺工困境與促進環(huán)境可持續(xù)性
- 工業(yè)AI質(zhì)檢走向爆發(fā)期，機器顛覆機器的戰(zhàn)役正在打響
- 能夠?qū)梢姽夂投滩t外 (SWIR) 光成像的線掃相機
- 凌華科技推出全新智能自主移動機器人
- 機器視覺助力磁瓦外觀缺陷檢測
- 目前主流的attention方法都有哪些？
- 目標檢測|YOLO原理與實現(xiàn)
- 北大GPT解題有數(shù)學老師內(nèi)味了，用人話講難題，從高中到高數(shù)都行
視覺招聘小黑板

視清科技最新推出360°外壁檢測鏡頭，輕松呈現(xiàn)小物體環(huán)外側(cè)視圖！--機器視覺網(wǎng) 2023-04-25 10:52:36

2023-04-25 10:52:36 來源: 中國機器視覺網(wǎng)

視清科技最新推出PRO230系列：為小物品360側(cè)面及頂部同時成像的折反射鏡頭，通過巧妙地鏡片設(shè)計將物體側(cè)面通過鏡面反射地方式進行成像。

360°外壁檢測鏡頭

近年來，隨著工業(yè)自動化生產(chǎn)的普及，表面質(zhì)量管控成為了一個非常重要的環(huán)節(jié)。其中，如何實現(xiàn)高效、精準的品質(zhì)檢測一直是一個極具挑戰(zhàn)性的問題。360°外壁成像系統(tǒng)鏡頭是視覺系統(tǒng)中的一大利器，可以有效地簡化系統(tǒng)布局，降低成本！尤其是應(yīng)用于小物體的環(huán)外側(cè)視圖成像，通過折反射系統(tǒng)捕獲被測物外壁圖像，再成像于芯片處，以圓冠形圖像呈現(xiàn)。尤其是應(yīng)用于小物體的環(huán)外側(cè)視圖成像，通過折反射系統(tǒng)捕獲被測物外壁圖像，再成像于芯片處，以圓冠形圖像呈現(xiàn)。與傳統(tǒng)的多視角布局識別模式相比，360外壁成像系統(tǒng)鏡頭高效節(jié)能，且

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德商映美精精準農(nóng)業(yè)應(yīng)用，牧草及牛群進食監(jiān)測--機器視覺網(wǎng) 2023-04-25 13:41:44

2023-04-25 13:41:44 來源: 中國機器視覺網(wǎng)

精準農(nóng)業(yè) - 運用機器視覺系統(tǒng)進行牛群進食監(jiān)測

酪農(nóng)業(yè)中奶牛的攝食狀況為農(nóng)場管理很重要的變量之一，很早便有人使用不同的機器視覺系統(tǒng)監(jiān)測及計算農(nóng)場牛只狀況，但受限于安裝及實行成本過高，加上大部分農(nóng)場設(shè)備不足，大部分僅限于學術(shù)研究。而近年來，越來越多農(nóng)場及畜牧業(yè)等開始運用深度學習技術(shù)來幫助提升效率、增進控管，以及減少因人力因疲乏所產(chǎn)生的失誤及資源浪費，朝向精準農(nóng)業(yè)的方向發(fā)展。CNN 屬于機器學習的一門學科，應(yīng)用于許多復雜的機器視覺任務(wù)如檢測、分類、辨識以及追蹤，運用符合成本的深度相機、CNN技術(shù)搭配自動糧草秤及安裝自動觸發(fā)控制器，透過大量采集圖片進行對比訓練以及重量偵測，一般酪農(nóng)或也能引進機器視覺來監(jiān)測牛只進食以及糧草儲存狀態(tài)來增進農(nóng)場運作效率。

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Vecow超恩科技農(nóng)用智能機器人緩解農(nóng)業(yè)缺工困境與促進環(huán)境可持續(xù)性--機器視覺網(wǎng) 2023-04-25 13:30:50

2023-04-25 13:30:50 來源: 中國機器視覺網(wǎng)

方案背景

人力短缺是目前各行各業(yè)都面臨的問題，隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等科技技術(shù)的高速發(fā)展，機器人不僅能承擔一些高度重復性的工作，形態(tài)也越發(fā)多樣與應(yīng)用場景高度結(jié)合，廣泛應(yīng)用于各產(chǎn)業(yè)中有效緩解人力資源不足的情形。

對農(nóng)務(wù)從業(yè)人員而言，作物生長期間的播種、除草、耕作與收割等任務(wù)不僅重復且相當耗時耗力。智能機器人除了可以執(zhí)行上述任務(wù)，還可利用傳感器所獲得的數(shù)據(jù)，跟蹤、監(jiān)控、自動化和分析農(nóng)場的完整運營，協(xié)助農(nóng)民完成各項任務(wù)，減輕其工作負擔并擺脫重復性任務(wù)。另外，配合特種車輛中超恩的成功應(yīng)用案例，智能機器人更升級進行方便的遠程實時操控，最大限度實現(xiàn)智能化以及遠程的雙保險管控。

另一方面，用藥意識的改善與精致農(nóng)業(yè)的推廣，利用智能影像區(qū)分農(nóng)作物與雜草

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工業(yè)AI質(zhì)檢走向爆發(fā)期，機器顛覆機器的戰(zhàn)役正在打響 2023-04-25 13:55

去年AI還是一個負面標簽。商湯等AI四小龍合計虧損超500億元的歷史成績，讓不少投資人望而生畏。今年伴隨ChatGPT的橫空出世，AI公司谷底反彈。一位老板告訴南方財經(jīng)全媒體記者，去年融資還很吃緊，但今年投資人排著隊來送錢，并且在商業(yè)化落地上，有了不少確定性方向。

目前AI在商業(yè)化應(yīng)用上，最為成熟的要數(shù)充當“眼睛”的機器視覺。從大腦構(gòu)造上看，人類75%的信息獲取來自視覺。現(xiàn)實中也是機器視覺與工業(yè)場景的結(jié)合度更高。近期AI在工業(yè)質(zhì)檢應(yīng)用上的熱度正在攀升。

目前工業(yè)AI質(zhì)檢可解決3C消費電子、汽車及零部件等生產(chǎn)制造中面臨的兩大痛點：其一是質(zhì)檢工人招工難。通常質(zhì)檢工人眼睛一天要在強光下直射10個小時以上，容易造成工人

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能夠?qū)梢姽夂投滩t外 (SWIR) 光成像的線掃相機―技術(shù)與應(yīng)用頻道- 視覺系統(tǒng)設(shè)計 2023/4/24 23:04:17

由于數(shù)碼相機和圖像傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展，以及數(shù)據(jù)傳輸接口和計算機先進圖像處理算法的不斷提速，自動視覺檢測系統(tǒng)也隨之變得越來越復雜和高效了。

這些技術(shù)發(fā)展為制造企業(yè)帶來了好處，讓它們得以加速生產(chǎn)過程，提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)量。與此同時，相機技術(shù)的發(fā)展全面提升了生產(chǎn)過程中各個檢測環(huán)節(jié)的表現(xiàn)，從而提高了產(chǎn)品質(zhì)量。

在機器視覺系統(tǒng)中，應(yīng)用最為廣泛的成像技術(shù)仍舊是配置了彩色或單色CMOS傳感器的工業(yè)相機。這種相機可以檢測可見光，即波長區(qū)段約為400-700nm的電磁波。不過近年來，機器視覺行業(yè)內(nèi)，對于能夠檢測非可見光區(qū)段電磁波的工業(yè)相機的需求在不斷加大。例如，采用銦鎵砷(InGaAs）傳感器技術(shù)的相機，它能夠檢測短波紅外線（波長約1050nm-2500nm)。

短波紅外線作用于材料時展現(xiàn)出的物理性質(zhì)與可見光不同，它可以更

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凌華科技推出全新智能自主移動機器人―新聞頻道- 視覺系統(tǒng)設(shè)計 2023/4/24 23:24:42

摘要

針對生產(chǎn)線、物料處理、倉儲和運輸行業(yè)優(yōu)化的內(nèi)部物流

簡單輕松的部署，在跨品牌AMR和頂部模塊以及IT和OT系統(tǒng)之間具有強大的異構(gòu)集成能力

基于SWARM CORE?實現(xiàn)敏捷的AMR操作，可輕松適應(yīng)動態(tài)環(huán)境變化，實現(xiàn)更智能、更安全的車隊管理

凌華科技推出基于SWARM CORE?軟件平臺的SMR250/1000系列自主移動機器人（AMR），提供強大的軟硬件集成以構(gòu)建AMR集群自主生態(tài)系統(tǒng)，滿足智能制造領(lǐng)域從生產(chǎn)線到物料搬運、倉儲、運輸?shù)雀鞣N應(yīng)用場景不斷變化的需求。

相較于自動導引車輛（AGV），SMR系列作為創(chuàng)新型自主移動機器人（AMR），旨在通過設(shè)備的自主性，有效地提高效率，助力制造流程將系統(tǒng)從簡單的自動化升級為自主化。SMR系列配備SWARM CORE?軟件平臺，高度靈活，且具有敏捷的配置、操

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機器視覺助力磁瓦外觀缺陷檢測―技術(shù)與應(yīng)用頻道- 視覺系統(tǒng)設(shè)計 2023/4/24 23:38:13

背景知識

磁性材料是電子行業(yè)的基礎(chǔ)功能材料，在生產(chǎn)過程中，由于工藝、機械及現(xiàn)場環(huán)境等不可預測因素，不可避免會導致產(chǎn)品出現(xiàn)缺塊、裂縫、雜質(zhì)、表面不平整等多種缺陷，而部分細小缺陷人工更是難以區(qū)別，漏檢錯檢率高。

當前磁瓦缺陷檢測環(huán)節(jié)主要還是由人工完成，企業(yè)用工成本高，人工檢測也存在以下痛點：管理成本高，人員難招聘、老齡化、工作強度高、分揀動作簡單機械；品質(zhì)難以把控，個人標準難以管理、員工疲勞疏忽易導致品質(zhì)問題；操作步驟多、難以提升效率。隨著現(xiàn)代生產(chǎn)技術(shù)的進步，傳統(tǒng)的檢測手段已經(jīng)不能滿足生產(chǎn)的需要。

機器視覺檢測就體現(xiàn)出它的獨特優(yōu)勢，利用視覺系統(tǒng)的客觀性、速度快、精度合適、現(xiàn)場抗干擾能力強等突出的優(yōu)點，在大批量重復性工業(yè)生產(chǎn)過程中，可以大大提高生產(chǎn)效率和自動化程度，助力企業(yè)生產(chǎn)達到客戶關(guān)切指標，為企業(yè)解決痛點，

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目前主流的attention方法都有哪些？ 2021-05-13 12:08

「Attention九層塔——理解Attention的九層境界」Attention現(xiàn)在已經(jīng)火爆了整個AI領(lǐng)域，不管是機器視覺還是自然語言處理，都離不開Attention、transformer或者BERT。下面我效仿EM九層塔，提出Attention九層塔。希望能與大家交流。有更好的想法也歡迎在評論區(qū)提出一起討論。

Attention九層塔——理解Attention的九層境界目錄如下:

看山是山——Attention是一種注意力機制看山看石——數(shù)學上看，Attention是一種廣泛應(yīng)用的加權(quán)平均看山看峰——自然語言處理中，Attention is all you need 看山看水——BERT系列大規(guī)模無監(jiān)督學習將Attention推到了新的高度水轉(zhuǎn)山回——計算機視覺中，Attention是有效的非局

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目標檢測|YOLO原理與實現(xiàn) 2018-06-15 13:28

歡迎交流與轉(zhuǎn)載，文章會同步發(fā)布在公眾號：機器學習算法全棧工程師(Jeemy110)

最新的YOLOv2和YOLOv3:

前言

當我們談起計算機視覺時，首先想到的就是圖像分類，沒錯，圖像分類是計算機視覺最基本的任務(wù)之一，但是在圖像分類的基礎(chǔ)上，還有更復雜和有意思的任務(wù)，如目標檢測，物體定位，圖像分割等，見圖1所示。其中目標檢測是一件比較實際的且具有挑戰(zhàn)性的計算機視覺任務(wù)，其可以看成圖像分類與定位的結(jié)合，給定一張圖片，目標檢測系統(tǒng)要能夠識別出圖片的目標并給出其位置，由于圖片中目標數(shù)是不定的，且要給出目標的精確位置，目標檢測相比分類任務(wù)更復雜。目標檢測的一個實際應(yīng)用場景就是無人駕駛，如果能夠在無人車上裝載一個有效的目標檢測系統(tǒng)，那么無人車將和人一樣有了眼睛，可以快速地檢測出前面

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北大GPT解題有數(shù)學老師內(nèi)味了，用人話講難題，從高中到高數(shù)都行 2023-04-25 14:38

量子位 | 公眾號 QbitAI

北大團隊教會AI把人話當編程語言用。

這下大語言模型（LLM）不光能做對數(shù)學題，而且解題過程你也能看懂！

數(shù)學，曾經(jīng)是不知多少人學生時代的夢魘。但是現(xiàn)在，LLM或許可以幫你脫離苦海了。

用自然語言編程，本質(zhì)就是描述步驟再執(zhí)行，GPT3.5其實本來就會，但結(jié)果卻不忍直視——往往包含不完整步驟甚至事實錯誤。

于是團隊便提出了Learning to Program (LP)方法，讓LLM從自然語言程序數(shù)據(jù)集中進行學習，并用學到的內(nèi)容指導其推理過程。

具體來說，他們將一些高中數(shù)學問題和對應(yīng)解題程序以自然語言形式灌輸給GPT。

經(jīng)過訓練，ChatGPT具備了團隊預期的解題能力。

在使用10個高中難度的數(shù)學問題進行的零樣本測試中，LP

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視覺招聘小黑板

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機器視覺應(yīng)用工程師 04-255-7千,昆山
機器視覺工程師 04-251.8-2.5萬,珠?！は阒迏^(qū)
機器視覺調(diào)試工程師 04-251-1.8萬,南京·江寧區(qū)
機器視覺工程師 04-251.2-2.2萬·13薪,蘇州·吳中區(qū)