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。
能賦予工業(yè)機器人深度學習能力的3d機器視覺系統(tǒng)
機器視覺的應(yīng)用場景
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