边缘视觉应用正越来越多地涌现,它们开始在生产检测、自主机器人和医疗设备等应用中普遍采用。
各种传感器有助于无人机安全导航,并执行各种基于视觉的任务,如农作物监测和火灾监测。
对于传统机器视觉过于复杂、而对部署全套深度学习方案又过于简单不值得投资的应用,正是边缘学习的用武之地。
CLHS 1.2版本接口标准,能够支持25Gbps (25G)的传输速率,并向下兼容10Gbps (10G) CLHS。
随着应用需求变得越来越严苛,成像镜头需要更先进的组装技术来满足应用需求。
机器视觉应用对大景深、无视差、在宽光谱范围内成像的需求日益增多,传统镜头已无法胜任,各种特种镜头应运而生。
John Deere研制的除草剂喷洒设备,通过机器视觉和深度学习技术实现了除草剂精准喷洒,大幅节约除草剂用量。
康耐视基于AI的视觉系统能自动将电子元器件上的焊点缺陷分类,提升检测精准度和效率,节省能源,减少原材料消耗。
Plus One Robotics的机器人分拣系统包含机器人、基于人工智能的软件和远程监控软件,实现物品的精准高速分拣。
坚固耐用的GigE工业相机,为多相机自动化应用稳健地提供高清成像,帮助产业迈向零缺陷检测目标。
全户外3D视觉系统,能在光照、温度变化较大的恶劣户外港口环境中连续作业,实现集装箱智能加解锁,大幅提升港口作业效率。
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边缘视觉应用正越来越多地涌现,它们开始在生产检测、自主机器人和医疗设备等应用中普遍采用。