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...
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。
随着以SAM模型为代表的AI技术发展,机器视觉行业将不断拓宽下游应用领域,并逐步过渡到非标准化应用场景,比如产品流水号识别、AGV安全定位、三维扫描测量等,市场规模有望进一步打开。 声明: 转载此文目的在于传递更多信息,并不代表赞同其观点和对其真实性负责;我们尊重原创者版权,在此向原创者表示感谢,如有侵权,请联系...
【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...
根据报告正文,机器视觉正从传统标准化场景过渡到非标准化应用场景,市场规模有望进一步打开。AI技术发展为行业带来空前发展机会,国内机器视觉厂商正逐步崛起,成为国内市场中坚力量。重点标的包括核心零部件龙头供应商、国内机器视觉解决方案龙头企业和机器视觉检测设备领先供应商。然而,AI技术发展不及预期、下游扩产不及预期、...
AI技术发展,机器视觉正从传统标准化场景过渡到非标准化应用场景。机器视觉行业经过多年发展,目前已被广泛应用在各行各业,发挥着识别、测量、定位及检测功能,但其使用场景主要聚焦在标准化检测领域,整体呈现出自动化、标准化程度高等特点,但伴随AI技术发展,机器视觉有望从过去标准化应用场景逐步过渡到非标准化应用场景,...
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-230616(39页).pdf,点击即可下载。包含的报告内容,文档格式为PDF,大小2.54MB,页数39页,字数约18031字,欢迎会员下载