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来源: 发布时间:2022年05月28日

智能硬件的重要组成部分包括智能传感器与智能芯片。打个比方,假若我们把人工智能的中枢大脑理解成智能芯片,那么分布着神经末梢的神经元就是智能传感器。智能传感器是将传统传感器、微处理器及相关电路一体化,形成的具有初级感知处理能力的相对单独的智能处理单元。智能芯片具备高性能的并行计算能力,且同时支持主流人工神经网络算法。目前,智能传感器主要包括有触觉、视觉、超声波、温度、距离传感器等;智能芯片主要包括有 GPU、FPGA、ASIC以及类脑芯片等。人工智能,就选上海欧普泰科技创业股份有限公司。山东人工智能电池检测

    谈到视觉技术,我们一般会想到摄像头。然而,摄像头只是视觉技术体系中的输入端,采集图像或视频信息。而这些图像或视频信息需要利用的视觉技术处理之后,才能给用户提供有用的信息。我们常听说的视觉技术分为三类:计算机视觉、机器视觉、图像处理。通过百度百科我们可以了解到,“计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息,就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。”上海欧普泰科技创业股份有限公司“机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。上海人工智能人工智能,就选上海欧普泰科技创业股份有限公司,用户的信赖之选,欢迎新老客户来电!

    不同细分行业的系统集成商会将这些机器视觉产品与技术进行集成,形成面向不同行业的机器视觉应用。但同时,机器视觉在工业互联网中得到快速应用的同时,也带来了相应的挑战:首先,智能摄像头的普及和视频数据的激增,以及更长的保存时间和更高的图像分辨率,让企业的视觉数据处理能力面临着巨大压力,使他们难以从这些大型数据集中收集、处理、整理和提取有用的信息和洞察。此外,数据的快速增长也对计算、存储和网络资源提出了巨大的容量和性能需求,导致效率低下和成本增加,使许多现有基础设施达到了自身的极限。其次,制造业包括汽车制造、机械制造、纺织、食品制造、家具制造、医药制造等不同的类型,每一种工厂对于制造设备与产品的自动化识别、测量、检测都有着不同的要求。同时,由于涉及到多学科技术的整合,机器视觉解决方案提供商通常难以找到普适性的机器视觉解决方案,需要根据客户的不同需求进行定制。此外,封闭的工业圈导致技术很难分享,也进一步提升了方案的整合难度。

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