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能賦予工業(yè)機(jī)器人深度學(xué)習(xí)能力的3d機(jī)器視覺系統(tǒng)技術(shù)，最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。
在工業(yè)檢測領(lǐng)域，常常面臨這樣的問題，產(chǎn)品的缺陷類別千變?nèi)f化，要識(shí)別的字符各式各樣。在傳統(tǒng)的視覺算法中，更多的是提取圖像特征，總結(jié)缺陷的特點(diǎn)，用某些參數(shù)來描述特征。但在當(dāng)今越來越復(fù)雜的應(yīng)用場景中，傳統(tǒng)的視覺識(shí)別算法越來越難以解決這些差異性，并且在識(shí)別準(zhǔn)確度和識(shí)別效率上也有很大的問題。在面對這類需求時(shí)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)和機(jī)器視覺相結(jié)合，很好地解決了這個(gè)問題。
機(jī)器視覺工業(yè)相機(jī)「4種常見的分類方式」
視覺系統(tǒng)的組成部分有哪些（這7個(gè)部分對機(jī)器視覺系統(tǒng)至關(guān)重要）
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智能機(jī)器視覺系統(tǒng)中，工業(yè)相機(jī)的參數(shù)與功能詳解