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智能制造案例——面向重型机械车间智能制造系统解决方案

一、项目简介制造业是国民经济的主体,是科技创新的主战场,具有产业关联度高、带动能力强和技术含量高等特点,也是一个国家和地区工业化水平与经济科技总体实力的标志。重型机械行业是国民经济发展的基础,重型装备及制造实力集中体现了一个国家的综合国力与国际地位,在推动我国经济增长和社会发展过程中占据着特殊的位置(见图1)。图1 重型机械行业简图临工集团是世界知名的装载机、挖掘机、压路机、平地机、挖掘装载机及相

#大数据#人工智能#编程语言 +2
【机器视觉硬件】工业相机的分类

相机的分类相机是机器视觉系统的核心部件,广泛应用于各个领域,尤其是用于生产监控、测量任务和质量控制等。工业数字相机通常比常规的标准数字相机更加坚固耐用。这是因为它们必须能够应对各种复杂多变的外部影响,如应用于高温、高湿、粉尘等恶劣环境。工业相机的分类形式有很多,下图是常见的一些分类方式。下文将详细介绍几种常用类型的工业相机。2、按成像方式分类:面阵相机和线阵相机刚接触机器视觉的时...

【数据相关】如何进行数据标注(2)

现在网络上关于深度学习算法的文章很多,但深度学习其实是数据驱动型。很多时候数据足够好,能给算法开发提供很大的便利。因此,本文主要讲解数据标注。文章共两个部分:(1)数据标注综述(2)数据标注实践要点本文是第二部分:数据标注实践要点。本文可能会帮助读者更直观的认识对图片标注中的问题。1、要点来源本文的标注要点来源于图像标注专家Adela Barriuso的标注笔记。她于2007年开...

【机器视觉硬件】机器视觉硬件学习笔记3——镜头

本文记录机器视觉硬件学习内容,第三部分:镜头本文的主要内容为镜头的光学原理、基本参数和选用原则。作为工程人员,应重点掌握镜头的基本参数和选用原则1、光学系统的基本原理1.1 主要名词解释光心:光心是凸透镜的光学中心,即位于透镜中央的点。主光轴:指通过光心垂直透镜的直线,也叫主轴,有且只有一条主轴。焦点:平行于主光轴的光线,通过镜头后相交于一点,这一相交点称为焦点,有前焦点和后...

全网最全开源工业缺陷数据集汇总(已更新24个)

欢迎大家关注我的公众号:一刻AIhttp://weixin.qq.com/r/kChDW_bEAbt_raI4932C (二维码自动识别)本文目前汇总了常见的24个开源工业缺陷数据集,持续更新中(欢迎大家留言补充,共同建设一个为大家提供便利的文章)1、东北大学热轧带钢表面缺陷数据集官方链接:Vision-based SIS for steel该数据集是东北大学的宋克臣等几位老师收集的,一共包含了三

#百度#机器学习#人工智能 +2
深度学习工业质检系列:表面缺陷检测的现状

作为生产制造过程中必不可少的一步,表面缺陷检测广泛应用于各工业领域,包括3C、半导体及电子、汽车、化工、医药、轻工、军工等行业,催生了众多上下游企业。自20世纪开始,表面缺陷检测大致经历了三个阶段,分别是人工目视法检测、单一机电或光学技术检测以及机器视觉检测。人工目视法起源最早,应用最广,虽然人工智能及机器视觉等先进检测技术逐渐成熟,但依靠肉眼进行缺陷检测仍然占据较大的比重,并广泛存在于中小企业中

#算法#人工智能#机器学习 +2
单目深度估计数据集:NYU Depth Dataset V2

论文:Indoor Segmentation and Support Inference from RGBD Images数据集:NYU Depth Dataset V2数据集Samples of the RGB image, the raw depth image, and the class labels from the dataset.一、概述NYU-Depth V2数据集由各种室内场景的

#计算机视觉#机器学习#深度学习 +1
深度学习工业质检系列:深度学习与缺陷检测的性能指标

在深度学习领域,通过以精度、召回率、平均精度均值(Mean Average Precision,mAP)和FPS等指标评价目标检测算法的有效性,在图像分割中则主要采用平均像素准确率、平均交并比等指标评价。在工业质检领域的评价指标与深度学习领域类似,只是表述方式有所不同,一般使用漏检率、误检率和准确率等。根据被检测工件的真实情况(OK*和NG*)和检测结果(OK和NG)的不同,可以将缺陷识别的结果分

#计算机视觉#机器学习#深度学习 +2
工业自动化领域的人工智能物联网(AIoT)

本文共分为三个章节:(1)什么是AIoT;(2)AIoT在工业自动化中的角色;(3)AIoT在工业领域的应用。(1)什么是AIoT人工智能(Artificial Intelligence,AI)可谓是近几年来最热门的一项技术,不论是什么行业,都积极地向AI靠拢,每项产品都声称自己是基于人工智能技术。目前的AI还没有那么大的能量,如果以解决不确定因素问题作为衡量计算机智力水平的方式,那么AI恐怕只有

#人工智能#大数据#编程语言 +2
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