伴随AI技术发展,机器视觉亦取得了底层技术的突破。过去主要应用于标准化检测场 景,如消费电子、汽车和半导体等是当前机器视觉最主要的应用领域,整体呈现出自 动化、标准化程度高的特点。 随着算法的不断升级机器视觉的性能优势将进一步加大,应用场景也将持续扩展,从 标准化领域拓展到非标准化应用。行业发展核心驱...
过去机器视觉主要应用于标准化检测场景,但伴随对检测环境及技术等要求高,检测需求 持续激增,非标准化场景对机器视觉的影响日益提升。为了提高非标场景检测精度,需要 面临难点包括:数据质量和标注、复杂和多变的环境、特征学习和识别、实时性和计算资 源、模型泛化能力等难点。 伴随AI技术发展,如SAM模型等的出现,上述难...
过去机器视觉主要应用于标准化检测场景,但伴随对检测环境及技术等要求高,检测需求 持续激增,非标准化场景对机器视觉的影响日益提升。为了提高非标场景检测精度,需要 面临难点包括:数据质量和标注、复杂和多变的环境、特征学习和识别、实时性和计算资 源、模型泛化能力等难点。 伴随AI技术发展,如SAM模型等的出现,上述难...
过去机器视觉主要应用于标准化检测场景,但伴随对检测环境及技术等要求高,检测需求 持续激增,非标准化场景对机器视觉的影响日益提升。为了提高非标场景检测精度,需要 面临难点包括:数据质量和标注、复杂和多变的环境、特征学习和识别、实时性和计算资 源、模型泛化能力等难点。 伴随AI技术发展,如SAM模型等的出现,上述难...
(2)AI背景下,SAM模型应用不断拓展。近日Meta发布SAM模型是机器视觉领域的底层突破性技术,极大降低了图像处理门槛,有望更好推动机器视觉在下游各场景领域的应用。国产机器视觉厂商正逐步崛起,成为国内市场中坚力量。虽然国内机器视觉行业起步较晚,但经过多年发展,目前也已陆续涌现出优秀的机器视觉厂商,逐步实现进口...
【机械行业机器视觉专题报告:AI+机器视觉,应用场景持续拓展】 机器视觉基本组成 根据美国自动成像协会(AIA)的定义,机器视觉(Machine Vision)是一种应用于工业和 非工业领域的硬件和软件组合,它基于捕获并处理的图像为设备执行其功能提供操作指导。机器视觉可以分为成像和图像处理分析两大部分。前者依靠机器视觉系统的硬件...