Jadual Kandungan
Penglihatan Mesin
Rantai Industri Visi Mesin
Arus pertengahan: pembuatan komponen dan penyepaduan sistem lengkap
Hilir rantaian industri penglihatan mesin: aplikasi terminal
Rumah Peranti teknologi AI Analisis panoramik rantaian industri penglihatan mesin

Analisis panoramik rantaian industri penglihatan mesin

Apr 27, 2023 pm 10:55 PM
AI penglihatan mesin

Machine Vision (MachineVision) ialah gabungan perkakasan dan perisian yang digunakan dalam bidang perindustrian dan bukan perindustrian Fungsi utamanya adalah untuk menangkap dan memproses imej dan memberikan panduan operasi untuk pelaksanaan peralatan Ia adalah kuasa perintis dalam pembuatan pintar dan digunakan terutamanya dalam Aspek pengilangan bahagian hadapan termasuk pembuatan elektronik dan kereta.

Analisis panoramik rantaian industri penglihatan mesin

Penglihatan Mesin

Industri visi mesin domestik bermula pada tahun 1990-an Ia pada mulanya mewakili produk penglihatan mesin asing Selepas memasuki abad ke-21, hanya ada beberapa syarikat penglihatan mesin tempatan secara beransur-ansur memulakan jalan ke penyelidikan dan pembangunan bebas.

Menurut data CBInsight, China kini merupakan pasaran aplikasi penglihatan mesin ketiga terbesar selepas Amerika Syarikat dan Jepun, termasuk peralatan penglihatan mesin, kadar penyetempatan dijangka meningkat pada 2022 kepada 55%.

Industri penglihatan mesin masih dalam tahap pertumbuhan yang pesat. Pada 2020, saiz pasaran global industri penglihatan mesin akan melebihi AS$10 bilion.

Sebagai teknologi dan industri yang sedang berkembang pesat, industri penglihatan mesin China masih dalam skala kecil, tetapi kadar pertumbuhannya jauh lebih cepat daripada dunia, dan ia berada dalam tahap pertumbuhan pesat.

Di bawah trend umum seperti tekanan kos buruh, pembangunan pembuatan ketepatan dan kecekapan pengeluaran perindustrian, visi mesin mempunyai prospek pembangunan jangka panjang yang luas di negara saya.

Sistem penglihatan mesin terutamanya merangkumi pengimejan dan pemprosesan imej.

Yang pertama bergantung pada bahagian perkakasan sistem penglihatan mesin, dan yang kedua dilengkapkan melalui sistem kawalan visual berdasarkan yang pertama. Secara khususnya, ia termasuk sumber cahaya dan pengawal sumber cahaya, kanta, kamera, sistem kawalan visual (perisian analisis pemprosesan visual dan perkakasan pengawal visual), dsb.

Penglihatan mesin mempunyai empat fungsi penting: pengenalpastian, pengukuran, kedudukan dan pengesanan, antaranya teknologi pengesanan adalah yang paling sukar.

Empat fungsi ini lebih unggul daripada penglihatan manusia dari segi kelajuan, ketepatan dan kebolehsuaian, dan merupakan alat penting untuk mempromosikan kecerdasan perusahaan industri.

Dalam bidang perindustrian, penglihatan mesin mempunyai kelebihan yang ketara berbanding penglihatan manusia.

Berbanding dengan penglihatan manusia, ia mempunyai kelebihan pemerolehan dan analisis imej yang pantas, ketepatan pemerhatian yang tinggi, kebolehsuaian persekitaran yang kukuh, objektiviti yang tinggi dan kestabilan kerja berterusan yang tinggi, justeru ia dapat membantu pengguna akhir untuk menambah baik produk mereka. kualiti, pengurangan kos dan pendigitalan pengeluaran.

Rantai Industri Visi Mesin

Rangkaian industri visi mesin terutamanya terdiri daripada bahagian dan komponen bahan mentah huluan, pembuatan peralatan pertengahan dan industri aplikasi terminal hiliran.

Hulu: bahan mentah untuk bahagian dan komponen

Penglihatan mesin terdiri daripada berbilang komponen, dan bahan mentah bagi setiap komponen adalah berbeza terlibat dalam huluan rantaian industri adalah agak luas, terutamanya termasuk bahan mentah seperti LED, CCD, CMOS, bahan optik, dan komponen elektronik.

Dalam sistem penglihatan mesin biasa, sumber cahaya dan pengawal sumber cahaya, kanta, kamera dan bahagian perkakasan lain bertanggungjawab untuk pengimejan Sistem kawalan penglihatan bertanggungjawab untuk memproses dan menganalisis hasil pengimejan dan mengeluarkan analisis keputusan kepada pelaksanaan lain mekanisme peranti pintar.

●Sumber cahaya

Kualiti sumber cahaya terletak pada kontras, kecerahan dan kepekaan terhadap perubahan kedudukan Industri penglihatan mesin terutamanya menggunakan produk sumber cahaya LED.

Pada masa ini tiada peralatan lampu penglihatan mesin universal, dan terdapat penyelesaian yang diperibadikan untuk setiap contoh aplikasi khusus untuk mencapai hasil yang terbaik.

●Kanta

Kanta adalah setara dengan kanta mata manusia Ia adalah titik permulaan proses penglihatan mesin mengumpul dan menghantar maklumat subjek. kanta gred.

Pasaran lensa perindustrian China berkembang dengan pesat pada kadar pertumbuhan yang jauh melebihi pasaran global Di sebalik pengembangan pesat terutamanya adalah peningkatan berterusan dalam proses pengeluaran dan penyelidikan serta pembangunan yang berkaitan, yang menggalakkan peningkatan berterusan kualiti dan kecekapan pengeluaran kanta, seperti peningkatan teknologi salutan telah meningkatkan kadar hasil kanta, pembangunan perisian bantuan komputer telah meningkatkan kecekapan jurutera salutan dalam bidang reka bentuk optik, dan pelaburan dalam. mesin pemasangan automatik telah mengubah proses pemasangan daripada pemasangan manual kepada pemasangan automatik, meningkatkan kecekapan pemasangan dan kestabilan produk.

●Kamera Industri

Kamera ialah unit pemerolehan imej dalam penglihatan mesin, bersamaan dengan retina mata manusia, menukar isyarat cahaya kepada isyarat elektrik. Optik yang melalui kanta difokuskan pada satah imej untuk menghasilkan imej Selepas imej dikumpulkan, isyarat analog atau digital dikeluarkan, dan isyarat ini dibina semula menjadi imej skala kelabu atau matriks warna dalam sistem kawalan penglihatan.

Kamera industri diimport terutamanya dari Eropah dan Amerika Syarikat, dan jenama domestik secara beransur-ansur menggantikan import dari pasaran rendah.

Disebabkan keperluan ketepatan dan kestabilan penglihatan mesin yang tinggi dalam senario industri, sama ada perisian atau perkakasan seperti sumber cahaya, kanta, kamera, dll., ia sukar untuk dibangunkan, dan disebabkan kepelbagaian industri hiliran dan keperluan , model perkakasan dan algoritma perisian adalah sangat kompleks, dan susun atur barisan produk yang komprehensif memerlukan tempoh pengumpulan yang lama.

Selain itu, untuk memenuhi industri baharu dan keperluan baharu, banyak pengeluar secara proaktif menggunakan teknologi inovatif seperti pembelajaran 3D dan mesin.

Arus pertengahan: pembuatan komponen dan penyepaduan sistem lengkap

Arus tengah visi mesin ialah pautan teras rantaian industri, termasuk pembuatan komponen dan penyepaduan sistem yang lengkap. Pengeluar domestik sedang berkembang pesat dari segi integrasi, terutamanya dalam beberapa bidang di mana pelaburan asing masih belum digunakan, atau dalam bidang automasi bukan standard seperti 3C.

Pengintegrasi domestik mempunyai margin keuntungan yang sedikit untuk pembangunan sekunder semata-mata Selepas melengkapkan susun atur yang baik dalam hiliran industri tertentu, mereka akan cuba secara beransur-ansur melanjutkan ke pembangunan huluan dan asas untuk melaksanakan penggantian import perisian dan perkakasan teras.

Terdapat dua jenis utama alat pembangunan penglihatan mesin, satu ialah kit alat yang mengandungi pelbagai algoritma pemprosesan, dan satu lagi ialah perisian aplikasi yang mengkhusus dalam merealisasikan jenis kerja khas tertentu.

Selain penyelidikan dan pembangunan bebas, pengeluaran dan penjualan komponen teras penglihatan mesin piawai, pengeluar penglihatan mesin juga menyepadukan senario sebenar hiliran secara mendalam untuk menyediakan sistem lengkap dalam bentuk penyelesaian keseluruhan.

Integrasi sistem yang lengkap memainkan peranan penting dalam penglihatan mesin Menurut Persatuan Pengimejan Automatik Amerika (AIA), sistem lengkap penglihatan mesin (termasuk kamera pintar) menyumbang 86% daripada jualan dalam industri penglihatan mesin Amerika Utara. ., komponen penglihatan mesin hanya menyumbang 14%.

Hilir rantaian industri penglihatan mesin: aplikasi terminal

Disebabkan keperluan ketepatan tinggi, struktur permintaan hiliran penglihatan mesin adalah agak mudah, dengan aplikasi industri pembuatan semikonduktor dan elektronik serta industri automotif masih menyumbang separuh daripada negara.

Dengan perkembangan pesat industri tenaga baharu, ia telah menjadi kutub pertumbuhan baharu pada masa yang sama, aplikasi dalam bidang perubatan, makanan dan lain-lain juga muncul.

Ambil industri makanan sebagai contoh Penglihatan mesin pada masa ini digunakan dalam pemeriksaan dan penyisihan, tetapi ia digunakan terutamanya oleh syarikat makanan besar seperti Yili dan Mengniu Kadar penembusan keseluruhan dalam industri tidak tinggi. Oleh itu, pada masa hadapan, pintar Di bawah trend umum pembuatan, adalah dijangka bahawa kadar penembusan akan beransur-ansur mendalam.

Ringkasnya, penerapan visi mesin meliputi berbilang pautan dalam rantaian industri.

Atas ialah kandungan terperinci Analisis panoramik rantaian industri penglihatan mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G

See all articles