电子发烧友网报道（文章鹰）近期，机器视觉赛道升温，主要有两家公司传来好消息。首先，华为在8月8日正式公开机器视觉军团，华为机器视觉伙伴运营中心正式启动，未来培育20家以上的亿元合作伙伴，华为常务董事

深度神经网络（DNNs）已经在人工智能领域取得了极大的成功，它们以图像识别、自动化机器翻译、精确医疗和许多其他解决方案为载体，直接影响着我们的生活。不仅如此，这些现代人工算法和人脑之间有许多相似之处：

色差是指两个颜色在知觉上的差异，它包括明度差、彩度差和色相差三个方面。测定产品之间的色差在生产实践中是有着相当重要的意义的。目前，国内玻璃、木材、纸张、瓷砖、布匹等工业产品的颜色评价还依赖于人眼离线目

视觉是我们最重要的感官之一。在过去的十年中，受生物启发的机器视觉得到了迅速的发展，以至于人工系统可以从图像和视频中“看到”有价值的信息，尽管人类的视觉仍然有效得多。Mennel等人在《自然》杂志上发表

本文亮点：研究了非接触检验评估汽车凸轮轴圆度的方法。该研究开发了一套准则来检验这种形式的公差，从测量系统的测试台的开发到基于图像处理程序的结果分析，并开发了零件圆度评估的数学模型。通过本研究提出的圆度

如今，越来越多的行业正在转向深度学习技术，来解决传统规则算法编程过于复杂、耗时且成本高昂的制造检查问题。深度学习技术可帮助制造商解决传统机器视觉应用难以解决的问题，并有更高的稳健性和可靠性。今天，康博

作者：Keith Szolusha和Kyle Lawrence机器视觉系统使用非常短的强光闪烁来产生用于各种数据处理应用的高速图像。例如，快速移动的传送带通过机器视觉系统进行快速标签和缺陷检测。红外和

电子发烧友网报道（文李宁远）ToF的测距原理其实并不复杂，通过给目标连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，计算探测光脉冲的飞行时间来得到目标物距离。这和机器视觉中另一种主流的传感器3D激光

2022智博会期间，华为无线网络产品线副总裁甘斌在5G创新发展高峰论坛发表了题为“5G开创数字经济新局面，聚力共筑智能未来”的主题演讲。甘斌表示，“数字经济时代，信息化的质量决定着发展的质量。中国5G

自1998年配套机器视觉的整套生产线和高级设备引入中国以来，历经二十多年的发展，国内机器视觉上、中、下游均取得了高速增长。2016年，在工业机器人市场需求快速增长的带动下，机器视觉规模不仅呈现出了快速

聚焦视觉引导机器人（VGR）我们都看过机器人在几乎没有人工干预的情况下快速组装汽车的视频。像这样的工业机器人降低了几乎每个制造领域的成本并提高了生产率，但它们有一个主要缺点——它们无法“看见”。它们被

国家统计局数据显示，2021年中国半导体集成电路（IC）产量3594亿片，比上年增长33.3%；2022年1-7月中国半导体集成电路（IC）产量1938亿片，同比下滑8.0%。从需求端看，芯片短缺从2

在营收规模和亏损的双重压力下，如何存活下来成为AI芯片企业的重要命题。作者：九林AI的浪潮下，有的AI芯片企业冲出重围，有的AI芯片企业跌入谷底。但如今，潮水过后，以寒武纪为代表的AI芯片企业的日子过

文Mike Fussell，Zaber Technologies运动控制是许多自动化光学检测（AOI）系统和视觉引导的制造过程中的关键环节。工业相机及其拍摄目标的精确移动，对于快速、高质量的生产至关

作者：TrapTI Kalra来源：AI公园，编译：ronghuaiyang导读本文分析了常见的纹理数据集以及传统CNN在纹理数据集分类上效果不佳的原因。在机器视觉任务中，将纹理分析与深度学习结合使用

工业物联网实现的五个环节和两大阶段 传统制造工厂转化为真正的工业物联网工厂的过程划分为五环节，如图1。第一阶段是实现“机器与机器对话”，即现场设备的联网和底层数据的采集两个环节。在企业能够进行数据分析

所有企业都需要质量控制和审查，尤其是在当今技术不断发展的世界中。在整个制造过程中执行一致的检查可确保更高质量的产品。雇主必须为这些重复检查投入大量资源。然而，由于机器视觉中传感器内计算的能力，现在可以

GGII数据统计，2021年中国锂电机器视觉检测系统市场规模达13.1亿元，同比增长81.4%；预计2022年达20亿元。随着锂电池制造智能化、自动化程度的提升，机器视觉产品开始广泛地应用于锂电池设备

凌华科技于 2012年10月16号-18号首次亮相在北京举行的第九届中国国际机器视觉展览会。具备丰富的运动控制与机器视觉整合经验的凌华科技，此次携最新的旗舰型运动控制解决方案，机器视觉解决方案和计算平