機器視覺:智慧製造的關鍵引擎
工業4.0時代,離不開智慧製造。
機器視覺作為當前製造業品質控制領域至關重要的技術,能賦予機器「看見」與「理解」外部世界的能力,是實現智慧製造最至關重要的一環。
雖然比起歐美發達國家,我國機器視覺產業起步較晚,但從目前的市場環境來看,機器視覺是一個新興的科技產業,雖然發展時間較短卻成長迅速,未來前景可觀。
傳統生產製造當中,普遍依賴人工進行產品外觀檢測,存在兩大問題,一是受限於人工疲勞度,漏檢率普遍很高;二是人工成本逐年增長,工廠難以負擔。在智慧製造浪潮下,生產線對工業設備有了新的要求,對品質檢驗和生產的需求不斷增加。
機器視覺為機器植入“智慧之眼”,讓機器取代人工,幫助製造業實現自動化和智慧化。目前主要應用於工業自動化領域,在被檢測物品移動速度快、精確性要求高和工作重複性較高的場景下,能夠取代人眼在多種場景下實現識別、定位、測量、檢測等多種功能,具有智慧化程度高、檢測速度快、瑕疵率低、支援不間斷檢測、不怕工作強度等顯著優勢。
近年來,人工智慧技術的快速發展,大大推動了機器視覺技術在各行各業的應用,機器視覺需求飆升或成藍海市場。根據GGII預測,至2025年我國機器視覺市場規模將達到415.92億元,其中,3D視覺市場規模將達到104.35億元,本土市場空間廣闊。
在市場前景一片大好的情況下,資本對機器視覺賽道也是青睞有加。同時,資本的湧入也造就了機器視覺產業的融資熱度。根據IT桔子、智研諮詢綜合統計,中國機器視覺領域的融資案例數量及融資金額整體呈上升趨勢,目前新進機器視覺領域的企業持續增加,2021年機器視覺產業投資事件91起,較2020年增加30起;投資金額193.4億元,較2020年增加81.57起。
政策持續加碼推動發展
從2013年起,國家陸續發布相關政策與規劃為機器視覺產業提供支持,融入智慧製造、人工智慧、數位經濟、新型基礎設施建設等國家戰略。在政策的利好驅動下,國內機器視覺產業近年快速發展,中國正成為世界機器視覺發展最活躍的地區之一。
各省市應用進展穩步推進
國內機器視覺市場以產品代理商和外資企業為主,國際品牌達200多家,近乎是內資品牌的2倍,國產替代空間十分廣闊。在製造業升級的大背景下,全國各省市各地區齊頭並進,圍繞智能製造的主線展開佈局,機器視覺作為智能製造之眼,是進行數據蒐集的必要條件,從產業鏈建設順序來看,將優先受惠於製造業的智慧轉型升級,伴隨企業投資支出的逐步增加,機器視覺產業將逐步放量,步入發展快車道。
機器人產業發展需求刺激
此外,機器人產業的發展也是推動機器視覺發展的重要因素,越來越多的機器人在工業應用解決方案中採用機器視覺進行引導,以執行各種複雜的工作任務,包括汽車、製藥、包裝、食品和飲料等的解決方案,刺激機器視覺需求飆升。
隨著「工業4.0」深入推進,智慧製造已成為製造業變革的重要發展方向。作為實現智慧製造的關鍵技術,機器視覺已滲入智慧製造的方方面面,不僅有效提高了生產效率、產品質量,更實現了人力的解放,降低了生產成本,已成為推動智慧製造的關鍵引擎。
以上是機器視覺:智慧製造的關鍵引擎的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

本站6月27日訊息,剪映是由位元組跳動旗下臉萌科技開發的一款影片剪輯軟體,依託於抖音平台且基本面向該平台用戶製作短影片內容,並相容於iOS、安卓、Windows 、MacOS等作業系統。剪映官方宣布會員體系升級,推出全新SVIP,包含多種AI黑科技,例如智慧翻譯、智慧劃重點、智慧包裝、數位人合成等。價格方面,剪映SVIP月費79元,年費599元(本站註:折合每月49.9元),連續包月則為59元每月,連續包年為499元每年(折合每月41.6元) 。此外,剪映官方也表示,為提升用戶體驗,向已訂閱了原版VIP

透過將檢索增強生成和語意記憶納入AI編碼助手,提升開發人員的生產力、效率和準確性。譯自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。雖然基本AI程式設計助理自然有幫助,但由於依賴對軟體語言和編寫軟體最常見模式的整體理解,因此常常無法提供最相關和正確的程式碼建議。這些編碼助手產生的代碼適合解決他們負責解決的問題,但通常不符合各個團隊的編碼標準、慣例和風格。這通常會導致需要修改或完善其建議,以便將程式碼接受到應

大型語言模型(LLM)是在龐大的文字資料庫上訓練的,在那裡它們獲得了大量的實際知識。這些知識嵌入到它們的參數中,然後可以在需要時使用。這些模型的知識在訓練結束時被「具體化」。在預訓練結束時,模型實際上停止學習。對模型進行對齊或進行指令調優,讓模型學習如何充分利用這些知識,以及如何更自然地回應使用者的問題。但是有時模型知識是不夠的,儘管模型可以透過RAG存取外部內容,但透過微調使用模型適應新的領域被認為是有益的。這種微調是使用人工標註者或其他llm創建的輸入進行的,模型會遇到額外的實際知識並將其整合

想了解更多AIGC的內容,請造訪:51CTOAI.x社群https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同於網路上隨處可見的傳統問題庫,這些問題需要跳脫常規思維。大語言模型(LLM)在數據科學、生成式人工智慧(GenAI)和人工智慧領域越來越重要。這些複雜的演算法提升了人類的技能,並在許多產業中推動了效率和創新性的提升,成為企業保持競爭力的關鍵。 LLM的應用範圍非常廣泛,它可以用於自然語言處理、文字生成、語音辨識和推薦系統等領域。透過學習大量的數據,LLM能夠產生文本

機器學習是人工智慧的重要分支,它賦予電腦從數據中學習的能力,並能夠在無需明確編程的情況下改進自身能力。機器學習在各個領域都有廣泛的應用,從影像辨識和自然語言處理到推薦系統和詐欺偵測,它正在改變我們的生活方式。機器學習領域存在著多種不同的方法和理論,其中最具影響力的五種方法被稱為「機器學習五大派」。這五大派分別為符號派、聯結派、進化派、貝葉斯派和類推學派。 1.符號學派符號學(Symbolism),又稱符號主義,強調利用符號進行邏輯推理和表達知識。該學派認為學習是一種逆向演繹的過程,透過現有的

編輯|ScienceAI問答(QA)資料集在推動自然語言處理(NLP)研究中發揮著至關重要的作用。高品質QA資料集不僅可以用於微調模型,也可以有效評估大語言模型(LLM)的能力,尤其是針對科學知識的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學QA數據集,涵蓋了醫學、化學、生物等領域,但這些數據集仍有一些不足之處。其一,資料形式較為單一,大多數為多項選擇題(multiple-choicequestions),它們易於進行評估,但限制了模型的答案選擇範圍,無法充分測試模型的科學問題解答能力。相比之下,開放式問答

編輯|KX在藥物研發領域,準確有效地預測蛋白質與配體的結合親和力對於藥物篩選和優化至關重要。然而,目前的研究並沒有考慮到分子表面訊息在蛋白質-配體相互作用中的重要作用。基於此,來自廈門大學的研究人員提出了一種新穎的多模態特徵提取(MFE)框架,該框架首次結合了蛋白質表面、3D結構和序列的信息,並使用交叉注意機制進行不同模態之間的特徵對齊。實驗結果表明,該方法在預測蛋白質-配體結合親和力方面取得了最先進的性能。此外,消融研究證明了該框架內蛋白質表面資訊和多模態特徵對齊的有效性和必要性。相關研究以「S

本站8月1日消息,SK海力士今天(8月1日)發布博文,宣布將出席8月6日至8日,在美國加州聖克拉拉舉行的全球半導體記憶體峰會FMS2024,展示諸多新一代產品。未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage)簡介前身是主要面向NAND供應商的快閃記憶體高峰會(FlashMemorySummit),在人工智慧技術日益受到關注的背景下,今年重新命名為未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage),以邀請DRAM和儲存供應商等更多參與者。新產品SK海力士去年在
