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机器视觉技术

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腾讯智慧视觉分析系统

腾讯智慧视觉分析系统

腾讯即视智慧视觉分析系统(腾讯即视)是一款结合物联网技术和 AI 分析技术的智慧视觉分析系统。通过与智慧建筑平台微瓴对接,提供从事前预警、事中告警到事后回溯的全链条服务。广泛应用于楼宇、园区、养老院等多个场景。
  • 机器视觉技术原理解析及应用领域

    01简介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、 IO卡等)。机器人视觉:用于指引机器人在大范围内的操作和行动,如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上(即料斗拣取问题)。至于小范围内的操作和行动,还需要借助于触觉传感技术。金属板表面自动探伤系统利用机器视觉技术对金属表面缺陷进行自动检查,在生产过程中高速、准确地进行检测,同时由于采用非接角式测量,避免了产生新划伤的可能。但是机器视觉技术比较复杂,最大的困难在于人的视觉机制尚不清楚。人可以用内省法描述对某一问题的解题过程,从而用计算机加以模拟。但尽管每一个正常人都是“视觉专家”,却不可能用内省法来描述自己的视觉过程。因此建立机器视觉系统是十分困难的任务。可以预计的是,随着机器视觉技术自身的成熟和发展,它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。
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  • 机器人视觉技术五大设计难题

    机器人视觉使机器人具有视觉感知功能的系统,是机器人系统组成的重要部分之一。目前,广泛应用于电子、汽车、机械等工业部门和医学、军事领域。对于机器人视觉技术的设计,存在以下几个难点:  一、打光的稳定性  工业视觉应用一般分成四大类:定位、测量、检测和识别,其中测量对光照的稳定性要求最高,因为光照只要发生10-20%的变化,测量结果将可能偏差出
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  • 智能钛机器学习

    智能钛机器学习(TI-ML)是基于腾讯云强大计算能力的一站式机器学习生态服务平台。
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  • 智能钛机器学习平台

    智能钛机器学习平台是为 AI 工程师打造的一站式机器学习服务平台,为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程开发支持。智能钛机器学习平台内置丰富的算法组件,支持多种算法框架,满足多种AI应用场景的需求。自动化建模(AutoML)的支持与拖拽式任务流设计让 AI 初学者也能轻松上手。
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  • 机器翻译

    腾讯机器翻译(TMT)结合了神经机器翻译和统计机器翻译的优点,从大规模双语语料库自动学习翻译知识,实现从源语言文本到目标语言文本的自动翻译,目前可支持十余种语言的互译。
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  • 对话机器人

    云小微对话机器人基于完全自研的AI全链路能力,对用户输入的文本或语音识别的文本做语义理解、识别用户真实意图,记忆上下文和联想分析,面向用户提供快速、精准的信息问询体验。
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  • 边缘计算机器

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  • 机器视觉:人工智能技术迈向工业的落脚点

    一、机器视觉的概念机器视觉(Machine Vision、MV)是配备有感测视觉仪器(如自动对焦相机或传感器)的检测机器,其中光学检测仪器占有比重非常高。由于产品外观缺陷一般情况下种类繁杂,所以检测在机器视觉中的应用中属于相对较难的一类。从技术实现难度上来说,识别、定位、测量、检测的难度是递增的。三、机器视觉下游案例机器视觉广泛应用于电子及半导体、汽车制造、食品包装、制药等领域,其中汽车和电子是当前机器视觉最重要下游领域,分别占据47%和15%需求。以3C行业为例,未来行业的机器视觉需求还会持续较快增长,主要需求来自几个方面:(1)视觉技术进步推动适用领域拓宽,例如现在好多玻璃屏的缺陷检测技术上还不能实现;(2)随着国内智能手机逐渐中高端化带来手机厂商利润率提升目前一条产线大概配备十几个机器视觉系统,未来随着汽车质量把控、汽车智能化、轻量化趋势对检测提出更高要求,对机器视觉技术的需求还会逐步提高。
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  • 边缘计算机器

    腾讯边缘计算机器(ECM)通过将计算能力从中心节点下沉到靠近用户的边缘节点,为您提供低时延、高可用、低成本的边缘计算服务。
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  • 机器翻译

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  • 应用场景

    智慧建筑和园区基于微瓴物联能力,通过机器视觉技术主动挖掘海量视频信息,提供事前、事中到事后的全链条服务。在事件发生的第一时间迅速通知到相关人员,将事件损害降到最低。智慧养老监护提供基于视觉分析的跌倒检测、隐形护栏等多个能力,为院内老人提供多一份安全保障。数字工厂数字工厂提供安全生产管理,为工厂施工安全提供基于 AI 技术的能力,实现24小时智能看护,提供包括安全帽检测、重点区域人员管控等能力。
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  • 机器视觉之尺寸测量基础

    基于机器视觉技术的尺寸测量方法具有成本低、精度高、安装简易等优点,其非接触性、实时性、灵活性和精确性等特点可以有效的解决传统检测方法存在的问题。同时尺寸测量是机器视觉技术最普遍的应用行业,特别在自动化制造行业中,用机器视觉测量工件的各种尺寸参数,如长度测量、圆测量、角度测量、弧线测量、区域测量等,需要检测出工件相关区域的基本几何特征。机器视觉尺寸测量应用实例 ? 角度测量 ?在传统的自动化生产尺寸测量中,典型的方法是利用卡尺或千分尺在被测工件上针对某个参数进行多次测量后取平均值。基于机器视觉技术的尺寸测量方法具有成本低、精度高、安装简易等优点,其非接触性、实时性、灵活性和精确性等特点可以有效的解决传统检测方法存在的问题。同时尺寸测量是机器视觉技术最普遍的应用行业,特别在自动化制造行业中,用机器视觉测量工件的各种尺寸参数,如长度测量、圆测量、角度测量、弧线测量、区域测量等,需要检测出工件相关区域的基本几何特征。
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  • 工企 AI

    实验室自研的行业级算法服务 开放接口支持自定义模型 业务架构 工业视觉平台 面向工业视觉质量检测与安全巡检场景的一站式平台 依托腾讯云智能钛机器学习平台及优图实验室在 优化等关键技术点的积累 提供数据管理打造一站式的工业智能生产解决方案 智能工厂 基于腾讯云数据治理和分析能力 提供数据可视化分析 数据驾驶舱 数字孪生等系统方案 助力智能工厂建设 设备智能管理平台 基于腾讯云视觉 知识图谱等技术积累 提供设备智能检索预测性维护 全生命周期管理等方案 应用场景 良品率检测 通过对生产制程工艺参数建模来预测产品指标 推动生产优化 提升良品率 预测性维护 通过对关键的设备运行参数进行建模 判断机器的运行状态 预测维护时间腾讯利用机器视觉技术为其液晶面板的产品质量管理带来新突破 在智能制造领域树立标杆并引领行业方向 客户案例 华星光电 面板行业 华星光电技术有限公司是全球最重要的显示面板设计与制造商之一 腾讯利用机器视觉技术为其液晶面板的产品质量管理带来新突破在智能制造领域树立标杆并引领行业方向 相关云产品 智能钛机器学习平台 为 工程师打造机器学习平台 提供从数据预处理 模型构建 训练 评估到服务的全流程支持 内置算法组件 满足多场景需求 人工智能服务平台
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  • 腾讯云小微

    腾讯云小微,是一套腾讯云的智能服务系统,也是一个智能服务开放平台,可以快速根据企业自身硬软件接口能力、知识库和语料能力构建智能客服机器人。接入小微的硬件及应用可以快速具备听觉和视觉感知能力,帮助硬件和应用服务厂商快速定制自己的智能助手,实现智能语音人机互动和音视频服务能力。
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  • 机器人视觉技术之嵌入式系统的应用

    不论是在工业控制中,还是在商业领域里,机器人技术都得到了广泛的应用。从用于生产加工的传统工业机器人到丰富大众生活的现代娱乐机器人,都与嵌入式系统密不可分。最后针对机器人关节所使用的电机,编写特定的设备驱动程序,保证操作系统可准确地控制机器人动作,响应视觉处理的结果,开发一套完整的“机器人视觉系统”。3驱动程序的编写和应用程序的开发视觉功能的最终实现,首先需要为机器人的关节电机编写驱动程序,使操作系统可完成对机器人动作的控制,作为对视觉结果的响应。视觉绝非最终目的,而是机器人获取信息的一种途径,其根本目的在于为机器人的动作、行为提供策略或数据支持。单纯的视觉并没有意义。 机器人全身的关节均为舵机。经过实验,机器人头部可较好地跟踪目标,实现了视觉原型系统。 4拓展性工作机器人视觉系统的开发只是嵌入式系统在机器人领域中应用的一个方面。
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  • 对话机器人

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  • 技术猿 | 机器视觉所面临的挑战及机器学习技术

    ---- 机器视觉是通过计算机算法自动理解图片内容的技术,十九世纪六十年代,它起源于人工智能和认知神经科学。为了“解决”机器视觉的问题,1966年,在麻省理工学院,这个问题作为一个夏季项目被提出,但是人们很快发现要解决这个问题可能还需要更长的路要走。但是也已取得显着进展,并且随着机器视觉算法商业化的成功,机器视觉产品已经开始拥有广泛的用户,包括图像分割(例如微软office中去除图片背景的功能)、图像检索、人脸检测对焦和Kinect的人体行为捕获等几乎可以确定的是机器视觉最近的突飞猛进主要得益于最近15到20年机器学习领域的快速发展。   这里探索一下机器视觉所面临的挑战和介绍一个非常重要的机器学习技术——像素智能分类决策树算法。在新的机器视觉算法的发展和数据集的收集标注两个方面我们都取得了长足的进步。 像素智能分类决策树算法   图片在很多层面上包含细节。
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