在计算机视觉里,我们将这类任务称为目标检测(object detection)或物体检测。目标检测在多个领域中被广泛使用。例如,在无人驾驶里,我们需要通过识别拍摄到的视频图像里的车辆、行人、道路和障碍的位置来规划行进线路。机器人也常通过该任务来检测感兴趣的目标。安防领域则需要检测异常目标,如歹徒或者炸弹。 先导入实验...
值得关注的是,本届展会还将举办多场技术论坛和专门研讨会,邀请业内专家与企业代表共同探讨工业机器人、智能化控制系统与机器视觉等技术在制造业中的应用与发展潜力。随着工业4.0理念的深入推进,工业机器人的功能正逐步从传统的“单一作业工具”转变为“智能助手”,具备了感知、决策、执行等多重能力。 智能化控制系统与...
华成工控作为国内机器人工业控制领域的领军企业，联合哈尔滨工业大学（深圳），充分发挥产学研用优势，整合科技财力、物力和人力资源，共同启动了“基于机器视觉与智能学习的多轴机器人协同控制系统关键技术研发”项目。该项目致力于解决机器视觉快速识别定位、人机协作力位交互、多轴关节机器人高精度控制以及机械臂轨迹规划等...
人工智能为机器视觉带来非常重要的智能学习和分析能力,通过深度学习算法,机器视觉系统可以从大量的图像数据中学习识别不同类型的产品缺陷。就像虚数科技的DLIA深度学习机器视觉系统,以机器视觉为躯干,深度学习算法为大脑,对产品表面的裂纹、划痕、尺寸误差等缺陷进行快速准确识别。这种学习能力使得机器视觉系统不再依赖于预设...
本项目基于机器视觉的方法设计一套智能识别系统,能对称重过程中的各种不规范行为如车辆压磅,磅上人员停留,车内人员停留等进行实时监测,对车辆本身的信息如车牌号、车内物资类别、车辆是否套牌等进行智能识别。实现汽车衡全自动计量过程。 ...
基于机器视觉的智能机电系统需要对环境进行建模和理解,以便做出合适的决策和控制。通过图像处理和分析,系统可以构建环境地图和目标位置估计,同时也可以进行路径规划和避障。这些功能对于机器人、自动驾驶车辆等智能机电系统十分重要。 三、智能机电系统设计与实现的关键技术 1.深度学习算法 深度学习算法是基于机器视觉的智能...
一、机器视觉与嵌入式系统概述 1. 机器视觉 机器视觉是一种利用摄像头、图像处理算法和人工智能技术，使机器能够“看懂”和解释图像信息的技术。通过机器视觉，机器可以实现物体识别、图像分析、目标跟踪等功能，广泛应用于工业自动化、医疗诊断、智能交通等领域。2. 嵌入式系统 嵌入式系统是一种专门设计用于执行特定...
劢微机器人智能无人叉车—AGV叉车机器人支持多种任务下发模式,支持通过WMS、RCS、WCS、HMI、PDA、企业业务系统(ERP/MES等系统平台)。 劢微机器人 119 0 Haier & Multiway | 走进家电巨头企业,劢微机器人助力海尔工厂产线物流自动化升级,本次导入劢微AGV无人叉车及解决方案,助力打造高效智能仓储物。 劢微机器...
基于机器视觉的智能无人系统控制与应用面临一些挑战,如图像处理复杂性、实时性需求和硬件设备限制等。 1.图像处理复杂性:图像处理是智能无人系统控制的关键环节,但由于图像算法的复杂性,计算效率较低。因此,需要进一步优化算法,并提高图像处理的速度和效果。 2.实时性需求:智能无人系统在很多应用场景下需要实时响应。