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LINX-AI 虚拟数据生成器用起来，AIGC赋能工业
相信很多人已经领会过AIGC (Artificial Intelligence Generated Content人工智能内容生成) 的魅力。工业领域，AIGC的兴起，打破了深度学习任务中遇到的数据样本少、难收集，人工标注效率低、标注质量参差不齐等难题，可大幅减少企业数据收集和标注成本，提高标注效率。这意味着AIGC技术赋能工业数据生成与模型训练取得全新进展。物流及拆码垛2024-01-17 | 中国机器视觉网 |882 -
人工智能的跨越式发展：从专用模型到大数据大算力大模型
随着科技的飞速发展，人工智能已深入影响了我们生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从精准医疗到智能城市，人工智能技术以其强大的运算和学习能力，正逐步改变着我们的世界。教学及科普2024-01-12 | 中国机器视觉网 |760 -
基于改进FCOS的钢带表面缺陷检测
FCOS属于anchor-free，但是却不是基于关键点检测的方法，严格来看其更接近基于anchor-based的方法，但是不需要anchor并加上特殊的设计却能够实现更好的效果。本文提出基于改进FCOS的表面缺陷检测算法，提升钢铁表面的缺陷检测效率。检测教学及科普2024-01-12 | 中国机器视觉网 |897 -
基于AI机器视觉构建铝箔异物检测解决方案，持续优化生产工艺
异物的定义指的是影响到产品的外观质量或使用性能的外来或产品内部的物质，其产生的原因有很多种，包括在产品生产使用过程中的污染、腐蚀、氧化，以及由于生产工业控制不规范或人为疏忽等。而异物的产生，是导致产品的不良率增加的根本原因。检测其他2024-01-12 | 中国机器视觉网 |801 -
康耐视用AI驱动，降低电动车成本的未来之路
康耐视AI和机器视觉技术能为解决该问题提供关键帮助。机器视觉利用摄像头和传感器捕捉和分析视觉数据，而AI则对这些数据进行解释，从而解决复杂且具有挑战性的检测任务。汽车检测锂电2024-01-09 | 中国机器视觉网 |713 -
图像预处理方法概述
图像分析中，图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果的精度，因此在图像分析（特征提取、分割、匹配和识别等）前，需要进行预处理。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性、最大限度地简化数据，从而改进特征提取、图像分割、匹配和识别的可靠性。教学及科普2024-01-08 | 中国机器视觉网 |745 -
维视智造激光焊视觉解决方案助力精密制造
针对焊接前定位精准度的难题，维视智造研发出“三级AI定位方案”：依据实际生产工艺流程中的不同检测需求，采用AI图像专用算法工具，融合定制化算法模块，配合软硬一体的系统化解决方案，实现关键点精确定位，在保证定位精度的前提下，满足了近100%的定位成功率。检测精工和光学2024-01-02 | 中国机器视觉网 |825 -
机器人与机器视觉软件实现完美交互
西班牙专业机器人公司 Tekniker 开发出一套解决方案，可自动抓取杂乱放置的零件并整齐摆放。其中集成的机器视觉软件 MVTec HALCON 利用 3D 视觉技术可确保精确抓取，由此实现整个流程的自动化，加快速度，提高生产效率，进而节约成本。汽车物流及拆码垛2024-01-02 | 中国机器视觉网 |804