基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)目標(biāo)跟蹤方法/3D相機(jī)專治排插“暴脾氣”
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基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)目標(biāo)跟蹤方法
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基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)目標(biāo)跟蹤方法.
Daimler公司研發(fā)組2017年寫(xiě)的一篇綜述，主要總結(jié)當(dāng)時(shí)深度學(xué)習(xí)如何在多目標(biāo)跟蹤應(yīng)用的工作。
一個(gè)多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的框架大同小異，如圖所示，數(shù)據(jù)相關(guān)（data association），狀態(tài)預(yù)測(cè)(state prediction），狀態(tài)更新(state update)和跟蹤管理(track management)幾個(gè)部分。
下圖是通用的多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)框架。
而應(yīng)用深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)跟蹤中的方法可總結(jié)為四種途徑（如上圖）：
下面對(duì)每個(gè)途徑介紹一兩個(gè)例子。
L. Wang, W. Ouyang, X. Wang, and H. Lu, “Visual Tracking with Fully Convolutional Networks,” in ICCV, 2015
2. Data Association
L. Leal-Taixe, C. Canton-Ferrer, and K. Schindler, “Learning by Tracking: Siamese CNN for Robust target association,” in CVPRW, 2016
3. Prediction
A. Alahi, K. Goel, V. Ramanathan, A. Robicquet, L. Fei-Fei, and S. Savarese, “Social LSTM: Human Trajectory Prediction in Crowded Spaces,” in CVPR, 2016
S. Yi, H. Li, and X. Wang, “Pedestrian Behavior Understanding and Prediction with Deep Neural Networks” in ECCV, 2016
S. Hoermann, M. Bach, and K. Dietmayer, “Dynamic Occupancy Grid Prediction for Urban Autonomous Driving: A Deep Learning Approach with Fully Automatic Labeling ” in IV, 2017
4. E2E
I. Posner and P. Ondruska, “Deep Tracking: Seeing Beyond Seeing Using Recurrent Neural Networks” in AAAI, 2016
A. Milan, S. H. Rezatofighi, A. Dick, K. Schindler, and I. Reid, “Online Multi-target Tracking using Recurrent Neural Networks” in AAAI, 2017
“ DEEP LEARNING IN VIDEO MULTI-OBJECT TRACKING: A SURVEY “，7，2019
這是最近的一篇MOT綜述文章。重點(diǎn)是介紹2D單目攝像頭數(shù)據(jù)方法。
MOT算法采用的標(biāo)準(zhǔn)方法是通過(guò)檢測(cè)進(jìn)行跟蹤：通常從視頻幀中提取出一組檢測(cè)結(jié)果（即，標(biāo)識(shí)圖像中目標(biāo)的邊框），并用于引導(dǎo)跟蹤過(guò)程，即將相同ID分配給包含相同目標(biāo)的邊界框。因此，許多MOT算法任務(wù)實(shí)際是分配問(wèn)題。
現(xiàn)代的檢測(cè)框架如SSD、YOLO和RCNN系列，確保了良好的檢測(cè)質(zhì)量，大多數(shù)MOT方法（除了某些例外）一直致力于改善關(guān)聯(lián)性。實(shí)際上，許多MOT數(shù)據(jù)集提供了一組標(biāo)準(zhǔn)的檢測(cè)方法，算法可以使用這些檢測(cè)方法，以便專門(mén)比較在關(guān)聯(lián)算法質(zhì)量上的性能，因?yàn)闄z測(cè)器的性能會(huì)嚴(yán)重影響跟蹤結(jié)果。如圖是MOT算法的展示。
MOT算法也可以分為批處理和在線方法。在嘗試確定特定幀的目標(biāo)個(gè)體時(shí)，允許批處理跟蹤算法使用將來(lái)的信息（即來(lái)自將來(lái)的幀）。它們經(jīng)常利用全局信息提高跟蹤質(zhì)量。相反，在線跟蹤算法只能使用當(dāng)前和過(guò)去的信息來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)前幀。某些情況下是必需的，例如自動(dòng)駕駛和機(jī)器人導(dǎo)航。與批處理方法相比，在線方法往往表現(xiàn)較差，因?yàn)樗鼈儫o(wú)法使用將來(lái)的信息來(lái)修復(fù)過(guò)去的錯(cuò)誤。重要的是，雖然要求實(shí)時(shí)算法以在線方式運(yùn)行，但并非每種在線方法都必須實(shí)時(shí)運(yùn)行；實(shí)際上，除了極少數(shù)例外，很多時(shí)候在線算法仍然太慢而無(wú)法在實(shí)時(shí)環(huán)境中使用，特別是深度學(xué)習(xí)算法通常會(huì)占用大量計(jì)算資源。
盡管方法種類繁多，大多數(shù)MOT算法共享以下部分或全部的步驟（如圖所示）：
檢測(cè)階段：目標(biāo)檢測(cè)算法使用邊框分析每個(gè)輸入幀，識(shí)別屬于某種類別的目標(biāo)，在MOT稱為“檢測(cè)”；
特征提取/運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)階段：一種或多種特征提取算法分析檢測(cè)和/或軌跡，提取外觀、運(yùn)動(dòng)和/或交互特征?？蛇x項(xiàng)是，運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)器預(yù)測(cè)每個(gè)跟蹤目標(biāo)的下一個(gè)位置；
近似（Affinity ）階段：特征和運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)用于計(jì)算成對(duì)的檢測(cè)和/或小軌跡（tracklet）之間相似度/距離的得分；
關(guān)聯(lián)（Association）階段：通過(guò)相同ID分配給標(biāo)識(shí)相同目標(biāo)的檢測(cè)階段，相似度/距離度量將屬于同一目標(biāo)的檢測(cè)和小軌跡關(guān)聯(lián)起來(lái)。
"Deep Visual Tracking: review and experimental comparison"， 2018
國(guó)內(nèi)一篇基于單攝像頭的單目標(biāo)跟蹤的綜述。
根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)特征和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練將現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤器分為三類：
“Deep learning for multiple object tracking: a survey“，8，2019
這也是國(guó)內(nèi)最近的一篇MOT綜述文章。
文章將基于DL的MOT方法大致分為三類：
使用深層網(wǎng)絡(luò)特征的多目標(biāo)跟蹤增強(qiáng)，其中語(yǔ)義特征是相關(guān)任務(wù)設(shè)計(jì)的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所提取，替換先前跟蹤框架中的常規(guī)手工特征。在大多數(shù)情況下，從深度網(wǎng)絡(luò)提取的這些功能可以有效地提高跟蹤性能。
具有深度網(wǎng)絡(luò)嵌入的多目標(biāo)跟蹤，其中跟蹤框架的核心部分是使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的。例如，深度網(wǎng)絡(luò)的輸出被設(shè)計(jì)為對(duì)不同軌跡檢測(cè)的多分類得分，而二值深度分類器檢測(cè)是否屬于同一目標(biāo)。
通過(guò)端到端深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)進(jìn)行多目標(biāo)跟蹤，其中直接設(shè)計(jì)深度網(wǎng)絡(luò)以獲得跟蹤結(jié)果。通常僅通過(guò)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)很難獲得多目標(biāo)跟蹤結(jié)果，因?yàn)镸OT跟蹤存在一些相互交織的子模塊。一些工作試圖通過(guò)一些假設(shè)（例如馬爾可夫性，固定分布等）來(lái)實(shí)現(xiàn)此目標(biāo)。
如圖是基于深度學(xué)習(xí)的MOT方法圖：
下表是所列MOT方法的細(xì)節(jié)對(duì)比。
Wojke, N., Bewley, A., Paulus, D.: ‘Simple online and realtime tracking with a deep association metric’. Proc. Int. Conf. on Image Processing, Beijing, China, 2017
下圖是深度SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法的示意圖：從wide residual network (WRN) 中提取用于分類的深層特征用于增強(qiáng)檢測(cè)和軌道之間的匹配（WRN的WRB – 殘差塊）。
如圖是STAM（spatial-temporal attention mechanism）-MOT的框架：（a）構(gòu)造深度CNN學(xué)習(xí)空間注意力和特定目標(biāo)的分類器，（b）使用基于采樣的搜索方法來(lái)找到最佳候選者。
Milan, A., Rezatofighi, S.H., Dick, A.R., et al.: ‘Online multi-target tracking using recurrent neural networks’. Proc. AAAI, San Francisco, CA, USA, 2017
如圖是RNN（recurrent neural networks）-LSTM跟蹤框架：構(gòu)建一個(gè)基于RNN的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)、更新?tīng)顟B(tài)和終止概率。基于LSTM的網(wǎng)絡(luò)用于在檢測(cè)和目標(biāo)之間找到最佳關(guān)聯(lián)。
總之，綜述中作者基于現(xiàn)有方法分析了深度特征遷移、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入和端到端網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的機(jī)制。其次，討論深度網(wǎng)絡(luò)在跟蹤框架中的作用，以及訓(xùn)練這些網(wǎng)絡(luò)的問(wèn)題。再者，根據(jù)常見(jiàn)的數(shù)據(jù)集和評(píng)估重新對(duì)這些多目標(biāo)跟蹤方法進(jìn)行比較，并強(qiáng)調(diào)了各自方法的優(yōu)點(diǎn)和局限性。一方面，遠(yuǎn)沒(méi)有足夠的標(biāo)記數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練滿意的模型在任何條件下進(jìn)行跟蹤。生成網(wǎng)絡(luò)有可能為深度學(xué)習(xí)模型的泛化鋪平道路。另一方面，為了應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境（例如移動(dòng)平臺(tái)）下跟蹤結(jié)果下降的事實(shí)，需要集成網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)這些動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的特征。另外，為了進(jìn)一步適應(yīng)變化條件，學(xué)習(xí)跟蹤目標(biāo)高階或在線遷移的特征。
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搖櫓船科技硬科技新品出鏡，3D結(jié)構(gòu)光相機(jī)——3D LARGEXL相機(jī)--機(jī)器視覺(jué)網(wǎng) 2022-11-28 10:42:24
2022-11-28 10:42:24 來(lái)源: 中國(guó)機(jī)器視覺(jué)網(wǎng)
搖櫓船科技“工業(yè)之眼”智能視覺(jué)產(chǎn)品，不僅包括2D/3D光場(chǎng)相機(jī)、超高分辨相機(jī)、短波相機(jī)、四維相機(jī)、高端視覺(jué)光源、超高清大視場(chǎng)鏡頭。近年來(lái)，公司更是自主研發(fā)3D結(jié)構(gòu)光相機(jī)、3D線激光輪廓掃描相機(jī)等系列產(chǎn)品，以高精度、高速度、高適應(yīng)性等性能優(yōu)勢(shì)受到客戶青睞。
搖櫓船科技3D結(jié)構(gòu)光相機(jī)系列包括：3D MINI、3D LARGE、3D LARGEXL 三款。三款相機(jī)都可廣泛應(yīng)用于半導(dǎo)體、LED等行業(yè)，進(jìn)行3D尺寸測(cè)量與外觀形貌缺陷檢測(cè)。在工業(yè)生產(chǎn)中具備自主識(shí)別判斷、無(wú)序抓取、混裝分揀、自主引導(dǎo)裝配優(yōu)勢(shì)。其中的3D結(jié)構(gòu)光相機(jī) 3D LARGEXL 憑借高精度、高速度、高適應(yīng)性、高顏值成功出圈，備受客戶青睞。
3D LARGEXL產(chǎn)品性能：3D點(diǎn)
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接口迭代，視覺(jué)升級(jí)，GigE升級(jí)5GigE新體驗(yàn)，Basler助力系統(tǒng)輕松升級(jí)--機(jī)器視覺(jué)網(wǎng) 2022-11-28 10:35:54
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千兆網(wǎng)(GigE) 接口是專業(yè)成像領(lǐng)域的數(shù)碼相機(jī)接口，近年來(lái)其使用率的增長(zhǎng)最為突出，是一種應(yīng)用極為廣泛的通用型數(shù)字接口。
千兆網(wǎng)(GigE)靈活技術(shù)——讓系統(tǒng)安裝更簡(jiǎn)便
在帶寬、線纜長(zhǎng)度和多相機(jī)功能方面，千兆網(wǎng)(GigE)是最具技術(shù)靈活性的接口。對(duì)于數(shù)據(jù)率最高可達(dá)0.96 Gbit/s以及線纜長(zhǎng)度最長(zhǎng)需求為100 米的應(yīng)用而言，這款接口就是理想之選。GigE相機(jī)還支持借助以太網(wǎng)供電(PoE)技術(shù)來(lái)通過(guò)數(shù)據(jù)線供電。這需要使用適當(dāng)?shù)那д拙W(wǎng)(GigE)線纜、安裝在PC中的接口卡或特殊交換機(jī)或集線器，或者是在PC和相機(jī)之間連接小型的PoE供電模塊。采用PoE供電技術(shù)后便不再需要使用額外的線纜供電，因此簡(jiǎn)化了相機(jī)整個(gè)系統(tǒng)安裝的復(fù)雜過(guò)程，尤其適用于安裝空
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上?？苹萘π缕钒l(fā)布I微型膠條3D檢測(cè)，成為保障涂膠工藝效果的關(guān)鍵--機(jī)器視覺(jué)網(wǎng) 2022-11-28 11:03:55
2022-11-28 11:03:55 來(lái)源: 中國(guó)機(jī)器視覺(jué)網(wǎng)
膠粘劑與膠接技術(shù)的快速發(fā)展， 正使得自動(dòng)化涂膠工藝在今天的制造業(yè)產(chǎn)品封裝、 粘接等環(huán)節(jié)中發(fā)揮著越來(lái)越廣泛的作用， 特別是在要求高的電子通訊和汽車(chē)制造及LED和芯片封裝領(lǐng)域， 多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)小型精密涂膠工藝的適應(yīng)能力和性能提出了更嚴(yán)苛的要求。如何確保膠粘劑和密封劑應(yīng)用的精確性， 以實(shí)現(xiàn)其充分的性能和效力， 成為保障涂膠工藝效果的關(guān)鍵。
Coherix 3D Mini針對(duì)小型精密涂膠應(yīng)用， 能夠提供100%穩(wěn)健的3D在線檢測(cè)。系統(tǒng)在涂膠的同時(shí)實(shí)時(shí)進(jìn)行檢測(cè)，并提供有關(guān)膠條三維數(shù)據(jù)和位置的實(shí)時(shí)信息。
在生產(chǎn)過(guò)程中， 高質(zhì)量的膠條可以幫助企業(yè)滿足嚴(yán)格的行業(yè)安全標(biāo)準(zhǔn)。Coherix 3D Mini 能夠測(cè)量膠條的高度、 寬度、 體積和位置， 提供優(yōu)化
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昂視聚焦3D視覺(jué)高增長(zhǎng)市場(chǎng)，國(guó)產(chǎn)品牌蘊(yùn)含無(wú)限可能--機(jī)器視覺(jué)網(wǎng) 2022-11-28 11:43:58
2022-11-28 11:43:58 來(lái)源: 中國(guó)機(jī)器視覺(jué)網(wǎng)
2022VisionChina深圳展已正式告一段落，回顧昂視在展會(huì)現(xiàn)場(chǎng)的表現(xiàn)，歷歷在目，可圈可點(diǎn)。圍繞展會(huì)主題“3D視覺(jué)與智能裝備賦能黑燈工廠”， 昂視3D產(chǎn)品悉數(shù)登場(chǎng)，LP系列3D激光輪廓儀搭載在機(jī)械手展區(qū)、模擬產(chǎn)線的環(huán)形平臺(tái)、3D膠路檢測(cè)展區(qū)等多平臺(tái)，靜態(tài)展區(qū)更是展示了多系列不同型號(hào)的詳細(xì)參數(shù)與性能，在現(xiàn)場(chǎng)舉辦的“工業(yè)智能新高度”2022昂視新品發(fā)布會(huì)，產(chǎn)品講解以及工作人員與觀眾交流碰撞中，進(jìn)一步豐富了3D視覺(jué)層面的智能制造解決方案。
3D視覺(jué)智慧賦能，黑燈工廠未來(lái)可期
近幾年，疫情依舊此消彼長(zhǎng)，貿(mào)易摩擦暗流涌動(dòng)，能源危機(jī)挑動(dòng)神經(jīng)，世界格局風(fēng)云變幻，我們正處于百年未有之大變局。種種不確定性交織之下，行業(yè)發(fā)展也多了更多的可能，尤其是制造
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思特威推出高端ADAS應(yīng)用8.3MP高分辨率車(chē)規(guī)級(jí)圖像傳感器新品SC850AT，賦能高級(jí)輔助駕駛與自動(dòng)駕駛應(yīng)用--機(jī)器視覺(jué)網(wǎng) 2022-11-28 11:55:09
2022-11-28 11:55:09 來(lái)源: 中國(guó)機(jī)器視覺(jué)網(wǎng)
隨著智能汽車(chē)滲透率快速提升，車(chē)用視覺(jué)感知攝像頭裝配量大幅增長(zhǎng)。據(jù)知名半導(dǎo)體分析機(jī)構(gòu)Yole最新數(shù)據(jù)顯示，2021年車(chē)載CIS市場(chǎng)出貨量達(dá)到2.1億顆，預(yù)計(jì)2027年將增長(zhǎng)至4.62億顆。隨著ADAS/AD攝像頭對(duì)探測(cè)距離、感知圖像性能的要求不斷提升，800萬(wàn)像素高分辨率車(chē)載圖像傳感器正在成為CIS廠商布局高端車(chē)載視覺(jué)應(yīng)用市場(chǎng)的關(guān)鍵。
近日，技術(shù)先進(jìn)的CMOS圖像傳感器供應(yīng)商思特威（SmartSens），重磅推出8.3MP車(chē)規(guī)級(jí)圖像傳感器新品——SC850AT。新品采用思特威創(chuàng)新的SmartClarity?-2成像技術(shù)架構(gòu)以及升級(jí)的自研Raw域算法，結(jié)合先進(jìn)的SFCPixel?、PixGain HDR?專利技術(shù)、LFS技術(shù)等，帶來(lái)四大維度的性能提
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海伯森點(diǎn)光譜共焦位移傳感器用于金屬散熱片的高精度測(cè)厚--機(jī)器視覺(jué)網(wǎng) 2022-11-28 10:23:28
2022-11-28 10:23:28 來(lái)源: 中國(guó)機(jī)器視覺(jué)網(wǎng)
世界杯賽場(chǎng)上，運(yùn)動(dòng)員們揮汗如雨，散發(fā)無(wú)窮的熱量；無(wú)法親臨的我們，通過(guò)在線觀看宣泄心中的熱情；而作為線上觀看的載體工具，也就是各種電器設(shè)備，它們也有散發(fā)熱度的“利器”——散熱片。
早之前“挖礦”盛行，就有無(wú)數(shù)電腦因高溫而被燒毀，同時(shí)也造成CPU、顯卡和存儲(chǔ)的市場(chǎng)價(jià)格暴漲。一般電氣設(shè)備都需要散熱，因?yàn)闄C(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中，相當(dāng)一部分電能會(huì)轉(zhuǎn)化為熱量，而且功率越大，機(jī)器越容易發(fā)燙。散熱片是散熱器的關(guān)鍵組成部分，其材質(zhì)多為鋁合金，黃銅或青銅，因其具備優(yōu)異的散熱性能，通常被用于對(duì)易發(fā)熱電子元件的散熱保護(hù)。
為了達(dá)到理想的散熱效果，在設(shè)計(jì)一些功率電路時(shí)往往需要考慮散熱片的尺寸大小，靠“經(jīng)驗(yàn)”判斷無(wú)法保證準(zhǔn)確度，太大增加成本，過(guò)小了改版麻煩， 同時(shí)還要考慮到裝配
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用電更安全，3D相機(jī)專治排插“暴脾氣”，對(duì)其進(jìn)行缺陷檢測(cè)--機(jī)器視覺(jué)網(wǎng) 2022-11-28 10:53:05
2022-11-28 10:53:05 來(lái)源: 中國(guó)機(jī)器視覺(jué)網(wǎng)
排插作為人們?nèi)粘Ｉ钪斜貍涞碾娖髋浼潜Ｕ霞译姲踩牡谝坏婪谰€，為了避免劣質(zhì)排插給人們的生命財(cái)產(chǎn)安全造成損失，需要在排插的生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)其進(jìn)行缺陷檢測(cè)。
相較于人工目視的傳統(tǒng)判斷方法，借助機(jī)器視覺(jué)來(lái)進(jìn)行部件焊情況接和螺絲鎖緊情況等排插質(zhì)量檢測(cè)，可有效避免因疲勞等人為原因造成的誤判，提升產(chǎn)品良率和檢測(cè)效率。
檢測(cè)用3D相機(jī)
檢測(cè)需求
產(chǎn)品名稱：排插；產(chǎn)品尺寸：180mm*60mm*33mm；應(yīng)用場(chǎng)景：在線檢測(cè)；測(cè)量項(xiàng)目：1.腳假焊和電氣間隙；2.漏焊和焊錫不完全；3.螺絲未鎖緊和螺絲有無(wú)。
排插樣品
成像展示
3D效果圖&腳假焊和電氣間隙不良細(xì)節(jié)圖
3D效果圖&電氣間隙不良細(xì)節(jié)圖
漏焊效果圖
螺絲未鎖緊效果圖
焊錫不完全效果圖
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機(jī)器視覺(jué)深度學(xué)習(xí)助陣盒裝豬肉生產(chǎn)自動(dòng)化轉(zhuǎn)型，滿足消費(fèi)升級(jí)新需求--機(jī)器視覺(jué)網(wǎng) 2022-11-28 11:18:42
2022-11-28 11:18:42 來(lái)源: 中國(guó)機(jī)器視覺(jué)網(wǎng)
豬肉是世界各地最常見(jiàn)的消費(fèi)肉品，其中生鮮豬肉占整體市場(chǎng)的78.5%。我國(guó)是生豬養(yǎng)殖大國(guó)，豬肉消費(fèi)需求在國(guó)民生活中占有較大比例。隨著消費(fèi)需求的升級(jí)，盒裝豬肉成為生鮮豬肉最重要的載體展現(xiàn)。其一，為了保障豬肉的質(zhì)量，減少配送過(guò)程的產(chǎn)品受損，諸如盒馬鮮生、叮咚買(mǎi)菜等外送平臺(tái)，會(huì)選用真空保鮮盒包裝進(jìn)行配送；其二，一些超市也會(huì)銷(xiāo)售盒裝豬肉，方便消費(fèi)者選擇購(gòu)買(mǎi)。這些，無(wú)疑進(jìn)一步擴(kuò)大了盒裝豬肉的需求量。
行業(yè)現(xiàn)狀，傳統(tǒng)分類貼標(biāo)方式在豬肉行業(yè)的局限性
盒裝豬肉包裝需要先按豬肉的類別分類裝盒，盒子封膜后再進(jìn)行貼標(biāo)簽。但無(wú)論是人工貼標(biāo)還是傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)貼標(biāo)，都存在在一些尚未解決的問(wèn)題。
人工貼標(biāo)
人眼分辨難，豬肉相似程度高，分類員工無(wú)法精準(zhǔn)分辨類別，導(dǎo)致豬肉分
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敏源傳感融資聚焦傳感芯片及模組開(kāi)發(fā)―新聞?lì)l道- 視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì) 2022/11/28 16:16:08
近日，敏源傳感科技有限公司（簡(jiǎn)稱：敏源傳感）完成了數(shù)千萬(wàn)元A輪融資。本輪投資由合肥紅磚東方股權(quán)投資合伙企業(yè)領(lǐng)投，杭實(shí)探針（杭州）創(chuàng)業(yè)投資合伙企業(yè)、漢威科技集團(tuán)股份有限公司跟投。資金將用于持續(xù)擴(kuò)大研發(fā)投入，加速推進(jìn)敏源傳感在家電、汽車(chē)、安全監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域芯片及傳感產(chǎn)品與市場(chǎng)開(kāi)發(fā)。
對(duì)于本次融資，敏源傳感的CEO趙興博士表示：公司克服了近三年疫情及半導(dǎo)體產(chǎn)能波動(dòng)等困難，實(shí)現(xiàn)了快速增長(zhǎng)，感謝創(chuàng)東方投資紅磚東方基金、探針創(chuàng)投和漢威集團(tuán)的信任與支持！增加的資金儲(chǔ)備讓公司進(jìn)一步拓展垂直市場(chǎng)的行業(yè)應(yīng)用，打造從傳感芯片到物聯(lián)大數(shù)據(jù)融合的交鑰匙解決方案。
創(chuàng)業(yè)五年多來(lái)，敏源傳感堅(jiān)持從傳統(tǒng)模擬傳感器升級(jí)到數(shù)模混合智能傳感的技術(shù)路線，建立了電容調(diào)理、電化學(xué)、溫度三大系列傳感芯片產(chǎn)品線，以及液位、溫濕度、含水率、傾角、振動(dòng)、電導(dǎo)率、雨
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海康機(jī)器人實(shí)現(xiàn)3C行業(yè)整場(chǎng)自動(dòng)化升級(jí)―技術(shù)與應(yīng)用頻道- 視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì) 2022/11/28 16:13:07
“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃提出，截至2025年，我國(guó)要建成500個(gè)以上引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展的智能制造示范工廠。在推進(jìn)智能制造過(guò)程中，為解決物流環(huán)節(jié)的新需求和挑戰(zhàn)，智能物流已成為智能制造的核心。
3C行業(yè)“小批量、多品種”的生產(chǎn)模式使得其轉(zhuǎn)型亟須對(duì)傳統(tǒng)物流進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化及智能化改造，以提高作業(yè)效率、降低運(yùn)營(yíng)成本，解決勞動(dòng)力短缺難題。其中，高效、柔性的內(nèi)物流解決方案成為了3C行業(yè)自動(dòng)化升級(jí)的關(guān)鍵首選。
主要訴求與挑戰(zhàn)
管理海量SKU
3C行業(yè)物料種類繁多，包裝規(guī)格和尺寸之間差異大。
生產(chǎn)齊套要求高
齊套物料種類多、備料周期短，及時(shí)性、準(zhǔn)確性要求高。
業(yè)務(wù)模式差異大
細(xì)分行業(yè)眾多，工藝差異大；同一用戶，不同廠區(qū)也存在業(yè)務(wù)差異，管理眾口難調(diào)。
業(yè)務(wù)復(fù)雜度及深度高
上層業(yè)務(wù)系統(tǒng)、生產(chǎn)設(shè)備系統(tǒng)、物流系統(tǒng)、外
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艾邁斯歐司朗推出新型高靈敏度三通道CMOS傳感器―產(chǎn)品聚焦頻道- 視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì) 2022/11/28 16:21:56
艾邁斯歐司朗的AS7331開(kāi)創(chuàng)CMOS傳感器全新設(shè)計(jì)組合，為UV-A、UV-B和UV-C提供獨(dú)立的傳感器通道；
AS7331采用抗輻射表貼封裝，尺寸小巧，制造商能夠在成本敏感的家用產(chǎn)品中實(shí)現(xiàn)紫外線監(jiān)測(cè)；
AS7331讓制造商可以將UV-C光源的輻射精確限制在所需劑量?jī)?nèi)，從而改善性能、節(jié)省功耗并為最終用戶創(chuàng)造更大價(jià)值。
全球領(lǐng)先的光學(xué)解決方案供應(yīng)商艾邁斯歐司朗（瑞士證券交易所股票代碼：AMS）宣布推出三通道UV-A/B/C傳感器AS7331，讓家用成本敏感型設(shè)備可以實(shí)現(xiàn)更經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的紫外線劑量和照射監(jiān)測(cè)解決方案。這是艾邁斯歐司朗推出的首款可測(cè)量UV-A/B/C波長(zhǎng)輻射的CMOS傳感器。
AS7331面向消費(fèi)和工業(yè)市場(chǎng)，具有非常高的靈敏度和動(dòng)態(tài)范圍，客戶還可受益于CMOS器件制造的成本效益。
AS7331在
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點(diǎn)光譜測(cè)量屏幕玻璃弧高及厚度―技術(shù)與應(yīng)用頻道- 視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì) 2022/11/28 16:31:53
電子產(chǎn)品屏幕玻璃的尺寸精度直接影響到其裝配精度，為避免玻璃加工工藝導(dǎo)致屏幕玻璃成型尺寸出現(xiàn)誤差，有必要對(duì)成型后屏幕玻璃的弧高和厚度進(jìn)行全面檢測(cè)。
本期內(nèi)容，為大家分享一個(gè)SC系列點(diǎn)光譜測(cè)量屏幕玻璃弧高及厚度的應(yīng)用案例，
檢測(cè)需求
產(chǎn)品名稱：屏幕玻璃
測(cè)量項(xiàng)目：弧高、厚度
精度要求（靜態(tài)&動(dòng)態(tài)）：
靜態(tài)重復(fù)性0.003mm
動(dòng)態(tài)重復(fù)性0.01mm
傳感器選型
傳感器型號(hào): SC04025
工作距離: 16mm
測(cè)量范圍: 4mm
采樣頻率: 500-10000Hz
角度特性: ±25°
安裝方式: 水平安裝
效果圖展示
樣品
弧高測(cè)量效果圖 厚度測(cè)量效果圖
測(cè)量原理
測(cè)量結(jié)果: 10次動(dòng)態(tài)測(cè)量，高度重復(fù)性為0.005mm；10次靜態(tài)測(cè)量，高度重復(fù)性為0.004mm；
深視智
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MVTec World Tour (Ho-Chi-Minh-City, Vietnam) – Discover the power of Machine Vision：MVTec世界巡回賽（越南胡志明市）–探索機(jī)器視覺(jué)的力量
Do you want to discover the power of machine vision software?
Are you interested in understanding how machine vision can improve your business?
Are you curious about the latest innovations in robot vision, 3D and deep learning?
Do you want to implement robust machine vision applications without the need to program?
Come and see us at the MVTec World Tour
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汽車(chē)行業(yè)“AI質(zhì)檢員”上崗——視比特AI機(jī)器視覺(jué)在線量測(cè)產(chǎn)品系列 2022-11-25 21:10
汽車(chē)行業(yè)“AI質(zhì)檢員”上崗——視比特AI機(jī)器視覺(jué)在線量測(cè)產(chǎn)品系列
隨著全球能源轉(zhuǎn)型加速，新能源汽車(chē)、動(dòng)力電池等行業(yè)迎來(lái)井噴式發(fā)展，產(chǎn)品質(zhì)量和安全標(biāo)準(zhǔn)也日趨嚴(yán)格。傳統(tǒng)檢測(cè)方式由于耗時(shí)長(zhǎng)、效率低、僅能離線測(cè)量，無(wú)法滿足汽車(chē)行業(yè)日益增長(zhǎng)的在線質(zhì)檢需求。如何實(shí)現(xiàn)高精度高效率在線量測(cè)，成為眾多汽車(chē)及零部件廠商自動(dòng)化量產(chǎn)品質(zhì)管控中遇到的最大難題。
視比特機(jī)器人用“AI機(jī)器視覺(jué)”交出了一份讓客戶滿意的解決方案。從新能源電池盒到汽車(chē)零部件再到汽車(chē)整車(chē)，視比特機(jī)器人自主研發(fā)的高精度在線量測(cè)產(chǎn)品系列已在多家汽車(chē)主機(jī)廠、零部件廠商批量落地應(yīng)用，成為有效提升在線量產(chǎn)與品質(zhì)管控水平的“AI質(zhì)檢員”。
△ 軟件界面
自適應(yīng)AI成像優(yōu)化
適應(yīng)各種條件，“辨得明”“測(cè)得準(zhǔn)”
針對(duì)實(shí)際生產(chǎn)場(chǎng)景中環(huán)境光變化、工件材質(zhì)差異等因素，通過(guò)自
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322臺(tái)每萬(wàn)人！我國(guó)制造業(yè)機(jī)器人密度增長(zhǎng)約13倍 2022-11-25 18:18
322臺(tái)每萬(wàn)人！我國(guó)制造業(yè)機(jī)器人密度增長(zhǎng)約13倍
在近日召開(kāi)的2022世界智能制造大會(huì)上，工業(yè)和信息化部相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，十年來(lái)，我國(guó)深入實(shí)施智能制造工程，智能制造應(yīng)用規(guī)模和水平進(jìn)入全球領(lǐng)先行列。
制造業(yè)機(jī)器人密度增長(zhǎng)約13倍，達(dá)到每萬(wàn)名工人322臺(tái)。5G、人工智能等智能制造關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用規(guī)模穩(wěn)居全球前列。
十年來(lái)，110家工廠達(dá)到國(guó)際智能制造先進(jìn)水平，建成了近2000家引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展的高水平數(shù)字化車(chē)間和智能工廠。
十年來(lái)，我國(guó)智能制造裝備產(chǎn)業(yè)規(guī)模已接近3萬(wàn)億元，工業(yè)軟件產(chǎn)品收入突破2400億元。主營(yíng)業(yè)務(wù)收入超10億元的智能制造系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商達(dá)到近百家，服務(wù)范圍覆蓋90%以上的制造業(yè)領(lǐng)域。
下一步，將堅(jiān)持智能制造主攻方向，加快打造智能制造“升級(jí)版”，主要分為四個(gè)方面：
著力構(gòu)建高效能創(chuàng)新體系，加強(qiáng)基
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通用自動(dòng)化不斷復(fù)蘇，匯川技術(shù)各業(yè)務(wù)線紛紛向好 2022-11-25 14:03
通用自動(dòng)化不斷復(fù)蘇，匯川技術(shù)各業(yè)務(wù)線紛紛向好
11月23日，匯川技術(shù)對(duì)外公布稱，通用自動(dòng)化業(yè)務(wù)的訂單增速較好，通用自動(dòng)化相關(guān)行業(yè)目前有復(fù)蘇跡象。分下游來(lái)看，光伏、風(fēng)電、泛3C、汽車(chē)裝備、空調(diào)制冷、半導(dǎo)體等行業(yè)以及項(xiàng)目型市場(chǎng)仍保持較好增速；空壓機(jī)、注塑機(jī)、機(jī)床等傳統(tǒng)行業(yè)有復(fù)蘇的跡象，訂單表現(xiàn)較Q2、Q3有所恢復(fù)。公司工業(yè)機(jī)器人業(yè)務(wù)今年整體的增長(zhǎng)較好，前三季度出貨臺(tái)套數(shù)約1.2萬(wàn)臺(tái)。隨著產(chǎn)品不斷完善和豐富，針對(duì)目前公司深耕的下游領(lǐng)域，公司工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)品的應(yīng)用逐漸從3C、鋰電、光伏等行業(yè)，往汽車(chē)裝配、金屬加工等應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行延伸。
匯川技術(shù)表示，行業(yè)深度的定制化解決方案，是公司跟外資品牌競(jìng)爭(zhēng)時(shí)的有力武器。隨著公司規(guī)模變大，公司在定制化的策略上會(huì)改變做法，先平臺(tái)再定制，在做到有定制化競(jìng)爭(zhēng)力的同時(shí)，公司要考慮既要滿足客
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建筑機(jī)器人上升到戰(zhàn)略層面，城市試點(diǎn)加快推行 2022-11-25 11:11
建筑機(jī)器人上升到戰(zhàn)略層面，城市試點(diǎn)加快推行
近日，住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部公布智能建造試點(diǎn)城市，北京等24個(gè)試點(diǎn)城市將積極探索建筑業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新路徑。國(guó)家正在推廣智能建造，推動(dòng)傳統(tǒng)建筑業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，進(jìn)一步推動(dòng)行業(yè)技術(shù)進(jìn)步，提升工程質(zhì)量安全、效益和品質(zhì)，有效拉動(dòng)內(nèi)需，培育國(guó)民經(jīng)濟(jì)的新增長(zhǎng)點(diǎn)。
近期，在2022年中國(guó)核能高質(zhì)量發(fā)展大會(huì)上，中建二局研發(fā)的“埋件焊接機(jī)器人”亮相。據(jù)悉，這個(gè)機(jī)器人能夠自動(dòng)定位、智能焊接，應(yīng)用效率提升了3倍。已廣泛應(yīng)用于防城港核電站、太平嶺核電站、浙江溫州三澳核電站建設(shè)中，提升核電建造的品質(zhì)。
在硬件設(shè)備“給力”的同時(shí)，建筑領(lǐng)域的智能化系統(tǒng)也在不斷進(jìn)行當(dāng)中。所謂智能化系統(tǒng)是指基于云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)通信、人工智能、建筑信息模型、地理信息系統(tǒng)、建筑機(jī)器人等技術(shù)開(kāi)發(fā)的，用于取代人或減少對(duì)人
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Turn Analog Dials into Digital Data with Computer Vision：用計(jì)算機(jī)視覺(jué)將模擬撥號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù) 2022-11-28T13:42:14.000Z
Most useful data you will find is already digitized, but a surprising number of gauges and meters are still analog. The most obvious solution is to replace the dials with a digital sensor and display. However, this isn’t always possible due to cost, compatibility, and other constraints. Equipment may be dependent on analog dials because manufacturers do not
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丹麥最神奇門(mén)將：踢球時(shí)思考數(shù)學(xué)，37歲拿諾獎(jiǎng)，與愛(ài)因斯坦吵吵一輩子，開(kāi)創(chuàng)了量子力學(xué) 2022-11-28 13:07
羿閣 楊凈 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI
因?yàn)橐粋€(gè)數(shù)學(xué)問(wèn)題，他錯(cuò)過(guò)了一次精彩的撲救。
自此世界上少了一個(gè)門(mén)將玻爾，多了一個(gè)科學(xué)家玻爾。
他就是我們熟知的量子力學(xué)奠基人玻爾。因?yàn)樵咏Y(jié)構(gòu)和量子理論的研究斬獲諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)，并因此聞名世界，被看作是20世紀(jì)最偉大的科學(xué)家之一。
他所創(chuàng)立的哥本哈根學(xué)派，誕生了海森堡、狄拉克、泡利等近十位諾貝爾獎(jiǎng)得主。
但不為多數(shù)人所知的是，他14歲就開(kāi)始踢足球，一度成為當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)最強(qiáng)俱樂(lè)部之一AB的主力門(mén)將。
一次比賽上，因?yàn)樵谇蜷T(mén)柱上計(jì)算數(shù)學(xué)題，忘記抵擋德國(guó)俱樂(lè)部的進(jìn)球。事后他承認(rèn)：做題要比守門(mén)有意思。
知情人士回憶稱，這也是他沒(méi)進(jìn)入到國(guó)際賽事的原因之一。
要解數(shù)學(xué)題錯(cuò)過(guò)撲救
事實(shí)上，玻爾從小就出生在一個(gè)科學(xué)與運(yùn)動(dòng)風(fēng)氣兼具的家庭。
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機(jī)器視覺(jué)工程師 11-28 1.8-3.2萬(wàn),東莞-南城區(qū) | 5-7年經(jīng)驗(yàn) | 本科
機(jī)器視覺(jué)客戶經(jīng)理 11-28 15-20萬(wàn)/年,武漢-洪山區(qū) | 1年經(jīng)驗(yàn) | 大專
機(jī)器視覺(jué)工程師 11-28 1.5-2.5萬(wàn),廣州 | 2年經(jīng)驗(yàn) | 大專
視覺(jué)算法工程師 11-28 20-30萬(wàn)/年,寧波-高新區(qū) | 2年經(jīng)驗(yàn) | 本科
機(jī)器視覺(jué)工程師 11-28 7千-1.4萬(wàn),深圳-寶安區(qū) | 2年經(jīng)驗(yàn) | 大專
機(jī)器視覺(jué)工程師 11-28 2.5-3.5萬(wàn),深圳-龍崗區(qū) | 3-4年經(jīng)驗(yàn) | 本科
機(jī)器視覺(jué)工程師 11-28 1.5-2萬(wàn),杭州-余杭區(qū) | 1年經(jīng)驗(yàn) | 本科
機(jī)器視覺(jué)工程師（技術(shù)支持） 11-28 8千-1.3萬(wàn),深圳-寶安區(qū) | 2年經(jīng)驗(yàn) | 大專
視覺(jué)工程師 11-28 1.5-2.5萬(wàn)·15薪,蘇州-吳中區(qū) | 2年經(jīng)驗(yàn) | 大專
視覺(jué)工程師 11-28 8千-1.5萬(wàn),廣州-南沙區(qū) | 3-4年經(jīng)驗(yàn) | 大專
機(jī)器視覺(jué)工程師（深度學(xué)習(xí)） (MJ000838) 11-28 1.3-2.5萬(wàn),深圳 | 3-4年經(jīng)驗(yàn) | 本科
機(jī)器視覺(jué)工程師（技術(shù)支持） 11-28 8千-1.4萬(wàn),上海-閔行區(qū) | 2年經(jīng)驗(yàn) | 大專
機(jī)器視覺(jué)工程師1089 (MJ000074) 11-28 1.2-1.8萬(wàn),鄭州 | 3-4年經(jīng)驗(yàn) | 本科
視覺(jué)工程師 11-28 8千-1.5萬(wàn),廣州-南沙區(qū) | 3-4年經(jīng)驗(yàn) | 大專
機(jī)器視覺(jué)工程師 (MJ000617) 11-28 1-1.9萬(wàn),東莞 | 3-4年經(jīng)驗(yàn) | 本科
機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用工程師 11-28 1-1.5萬(wàn),深圳-光明區(qū) | 2年經(jīng)驗(yàn) | 大專
客戶經(jīng)理（機(jī)器視覺(jué)） (MJ000395) 11-28 8千-1.6萬(wàn),深圳-南山區(qū) | 2年經(jīng)驗(yàn) | 本科
視覺(jué)工程師 11-28 8千-1.5萬(wàn),廣州-南沙區(qū) | 3-4年經(jīng)驗(yàn) | 大專
機(jī)器視覺(jué)工程師1001 (MJ000078) 11-28 1.1-2萬(wàn),深圳-南山區(qū) | 2年經(jīng)驗(yàn) | 本科
機(jī)器視覺(jué)軟件工程師 11-28 8千-1.2萬(wàn)·15薪,杭州-拱墅區(qū) | 1年經(jīng)驗(yàn) | 碩士
圖像算法工程師/視覺(jué)算法工程師/機(jī)器視覺(jué)工程師 11-28 2-3.5萬(wàn)·14薪,合肥-高新區(qū) | 1年經(jīng)驗(yàn) | 碩士
機(jī)器視覺(jué)算法工程師 11-28 1.8-3萬(wàn),上海-閔行區(qū) | 2年經(jīng)驗(yàn) | 本科
機(jī)器視覺(jué)軟件工程師 11-28 1-2萬(wàn),深圳-龍崗區(qū) | 1年經(jīng)驗(yàn) | 大專
機(jī)器視覺(jué)工程師 11-28 1-2萬(wàn)·15薪,杭州-拱墅區(qū) | 1年經(jīng)驗(yàn) | 碩士
機(jī)器視覺(jué)軟件工程師 11-28 1-2萬(wàn),惠州-惠城區(qū) | 2年經(jīng)驗(yàn) | 大專
機(jī)器視覺(jué)軟件工程師 11-28 1.5-3萬(wàn),上海-閔行區(qū) | 2年經(jīng)驗(yàn) | 碩士
機(jī)器視覺(jué)調(diào)試工程師 11-28 1.2-1.8萬(wàn),北京-通州區(qū) | 3-4年經(jīng)驗(yàn) | 大專
平高電氣-視覺(jué)算法工程師（機(jī)器人） 11-28 18-22萬(wàn)/年,平頂山 | 3-4年經(jīng)驗(yàn) | 碩士
設(shè)備維修技師（鍍鋁、注塑機(jī)器） 11-28 8千-1.2萬(wàn),寧波-寧?？h | 3-4年經(jīng)驗(yàn) | 大專
機(jī)器視覺(jué)工程師 11-28 15-20萬(wàn)/年,蕪湖-鳩江區(qū) | 2年經(jīng)驗(yàn) | 碩士
機(jī)器視覺(jué)調(diào)試工程師 11-28 8千-1.5萬(wàn),重慶-渝北區(qū) | 3-4年經(jīng)驗(yàn) | 大專
機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用工程師 11-28 1.2-2.4萬(wàn),深圳-寶安區(qū) | 1年經(jīng)驗(yàn) | 本科
視覺(jué)軟件工程師 11-28 1.6-2.2萬(wàn),泰州-海陵區(qū) | 5-7年經(jīng)驗(yàn) | 大專
機(jī)器視覺(jué)算法工程師 11-28 1-2萬(wàn),無(wú)錫-濱湖區(qū) | 1年經(jīng)驗(yàn) | 本科
機(jī)器視覺(jué)軟件工程師 11-28 1.2-1.8萬(wàn)·13薪,上海-浦東新區(qū) | 3-4年經(jīng)驗(yàn) | 大專
售前經(jīng)理（機(jī)器視覺(jué)行業(yè)） 11-28 2-3.5萬(wàn),杭州 | 8-9年經(jīng)驗(yàn) | 本科
機(jī)器視覺(jué)測(cè)試工程師 11-28 8千-1.3萬(wàn),杭州 | 1年經(jīng)驗(yàn) | 本科
機(jī)器視覺(jué)調(diào)試工程師 11-28 1-2萬(wàn),無(wú)錫-濱湖區(qū) | 1年經(jīng)驗(yàn) | 本科
機(jī)器視覺(jué)調(diào)試工程師 11-28 8千-1.5萬(wàn),成都-龍泉驛區(qū) | 3-4年經(jīng)驗(yàn) | 大專
機(jī)器視覺(jué)工程師 11-28 1-1.5萬(wàn),蘇州-工業(yè)園區(qū) | 1年經(jīng)驗(yàn) | 大專
銷(xiāo)售工程師（機(jī)器視覺(jué)） 11-28 20-40萬(wàn)/年,杭州 | 2年經(jīng)驗(yàn) | 本科
機(jī)器視覺(jué)工程師 11-28 1.2-2.4萬(wàn),蘇州 | 1年經(jīng)驗(yàn) | 本科
機(jī)器視覺(jué)工程師 11-28 1.2-1.8萬(wàn)·13薪,無(wú)錫-濱湖區(qū) | 3-4年經(jīng)驗(yàn) | 大專
機(jī)器視覺(jué)工程師 11-28 1.5-3萬(wàn),蘇州-工業(yè)園區(qū) | 3-4年經(jīng)驗(yàn) | 大專
機(jī)器視覺(jué)工程師 11-28 1.2-2.4萬(wàn)·13薪,杭州 | 1年經(jīng)驗(yàn) | 本科
機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用工程師 11-28 8.5千-1萬(wàn),蘇州-吳江區(qū) | 2年經(jīng)驗(yàn) | 大專
機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用工程師 11-28 8千-1.5萬(wàn),廣州-番禺區(qū) | 3-4年經(jīng)驗(yàn) | 大專
機(jī)器視覺(jué)工程師 11-28 1.2-2.4萬(wàn),蘇州-工業(yè)園區(qū) | 2年經(jīng)驗(yàn) | 大專
視覺(jué)應(yīng)用工程師 11-28 1-1.5萬(wàn),南京-江寧區(qū) | 3-4年經(jīng)驗(yàn) | 本科
機(jī)器視覺(jué)算法工程師 11-28 2-3萬(wàn)·13薪,廣州-增城區(qū) | 5-7年經(jīng)驗(yàn) | 本科
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001：計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域研究資源及期刊、會(huì)議介紹
003：120圖勾勒全球AI產(chǎn)業(yè)完整圖譜!
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015：為什么最好的機(jī)械臂是7個(gè)自由度，而不是6個(gè)？
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