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接下來說一下借用OCR開放平臺做文字識別。現在很多大公司都開放了OCR的API供開發者調用,當然啦,小量調用是不收費的,但是大量調用就要收費了。我也在百度開放平臺上調用OCR的API做一些識別的工作,說實話,在漢字的識別上,我們中國公司的技術還是前列的,在漢字識別的準確率上已經讓人很滿意了。比如我要識別一些文本,自己寫個python腳本,調用開放平臺的服務,返回的就是識別結果了。這種模式有啥不好的地方嗎?首先是需要錢(當然每天小批量識別一下是不用錢的),第二是自己的控制程度不足,我們想要提升識別精度,我們不可以從OCR識別上做改進(畢竟別人的東西,我們改不了),能做只是預處理和后期矯正,能做的還是比較有限的。但是,如果自己不想花大量時間做OCR模型并且手上有錢的話,這種識別方法還是OK的。二維碼為什么是黑白相間的?四川MES系統
(1)視覺系統將從基于PC的板級式向更小型的智能相機發展隨著半導體行業的發展,工業相機的圖像傳感器將逐漸從CCD到CMOS的轉變,這將極大地簡化了工業相機設計,使其更容易小型化和集成化。機器視覺系統將從復雜龐大的基于PC的板級式系統向嵌入更多功能、更小型的智能相機系統發展。(2)視覺技術從2D向3D發展傳統的工業相機獲取的目標物品為二維圖像,缺少空間深度信息。隨著現在對精確度和自動化的要求越來越高,3D成像與傳感技術的出現,不僅有效解決了復雜物體的模式識別和3D測量難題,同時還能實現更加復雜的人機交互功能,受到越來越普遍的應用。目前,工業領域主流的3D視覺技術方案主要有三種:飛行時間(ToF)法、結構光法、雙目立體視覺法。這些3D視覺技術也給工業相機的硬件方面帶來變革,相應的傳感器和半導體芯片技術發展迅速,例如ToF圖像傳感器、垂直腔面發射激光器(VCSEL)、雪崩光電二極管(APD)/單光子雪崩二極管(SPAD)、MEMS微鏡等。四川MES系統深度學習在視覺中有哪些應用?
對于工業機器人來說,3D視覺可以賦予工業機器人擁有智慧“雙眸”,讓工業機器人對散亂擺放、姿勢各異的物體實現智能路徑規劃。眾班科技立足于3D視覺賽道,聚焦于無序抓取,是一家擁有豐富經驗的3D視覺解決方案供應商。在3D視覺行業進入快速發展的階段時,眾班一直專注于產品的研發,充分融合了3D視覺、機器人技術與本體化服務能力,推出了高性能工業級3D視覺傳感器以及3D視覺無序抓取產品的技術。其中,高性能工業級3D視覺傳感器具有以下特點:速度快:可以輕松應對各種工業應用場景,節約節拍;精確高:針對整個掃描范圍設備經過精心校準;性能穩健:抑制環境光的先進方法依然能提供可靠的品質;市場范圍大:擴展的景深可以輕松掃描整個周轉箱,為任何應用捕獲大量數據;模塊化:傳感器的可配置性,通用性,和易于集成;多場景:多種相機型號,可滿足不同場景中的多樣化的需求;防塵防水:IP65防護等級,防塵防水,可長期在嚴酷環境下作業。3D視覺無序抓取產品技術包含四個部分。1.識別,即3D視覺如何識別零件;2.運動路徑規劃,就是如何讓機器人以更好、更快的速度避免碰撞抓取零件;3.是抓取,指的是夾爪怎么配合好眼睛和大腦的動作;4.是精細放置。
什么是OCR?OCR英文全稱是OpticalCharacterRecognition,中文叫做光學字符識別。它是利用光學技術和計算機技術把印在或寫在紙上的文字讀取出來,并轉換成一種計算機能夠接受、人又可以理解的格式。文字識別是計算機視覺研究領域的分支之一,而且這個課題已經是比較成熟了,并且在商業中已經有很多落地項目了。比如漢王OCR,百度OCR,阿里OCR等等,很多企業都有能力都是拿OCR技術開始掙錢了。其實我們自己也能感受到,OCR技術確實也在改變著我們的生活:比如一個手機APP就能幫忙掃描名片、身份證,并識別出里面的信息;汽車進入停車場、收費站都不需要人工登記了,都是用車牌識別技術;我們看書時看到不懂的題,拿個手機一掃,APP就能在網上幫你找到這題的答案。太多太多的應用了,OCR的應用在當今時代確實是百花齊放啊。 3D相機如何給機器人增加“雙眸”?
雖然深度學習,人工智能和認知系統的概念并不新鮮,但也是近些年它們才真正應用于機器視覺系統。隨著機器視覺技術的不斷發展,系統在不需要計算機編程的情況下也可以具有分析和分類對象的能力。而人工智能(AI)和深度學習是推動機器視覺發展的重要技術手段。然而,描述這些概念背后的潛在科學更為簡單。例如,在傳統的機器視覺系統中,可能需要讀取零件上的條形碼、判斷其尺寸或檢查其是否有缺陷。為此,系統集成商通常使用現成的軟件,這些軟件提供了標準工具。例如,可以部署這些工具來確定數據矩陣代碼,或者使用圖形用戶界面來測量零件尺寸的工具集。因此,部件的測量可以分為好或壞,這取決于它們是否符合某些預定標準。與這種測量技術不同,所謂的“深度學習”工具更好地歸類為圖像分類器。與專門讀取條形碼數據的軟件不同,它們被設計用于確定圖像中的對象是存在還是好或壞。因此,這些工具是互補的。神經網絡等深度學習工具將拓展其他機器視覺技術。例如,這樣的神經網絡可以判斷數據矩陣代碼存在于圖像中的概率,但要解碼它,將使用傳統的條形碼算法。 工業中無序抓取運用多嗎?四川MES系統
那么應該提供怎樣的無序抓取解決方案呢?四川MES系統
基于AI的視覺檢測的概念1、與人眼能夠發現缺陷一樣,一個訓練有素的人工智能視覺系統也能做到這一點,而且效率更高。基于人工智能的視覺系統捕捉圖像,并將其發送到“大腦”進行處理。基于人工智能的視覺系統由這兩個集成組件組成:感知設備就像“眼睛”,而深度學習算法就像“大腦”。這個集成系統成功地模仿了人類的眼腦解讀圖像的能力。基于人工智能的視覺系統比人眼更有效,因為人工智能“大腦”存儲了更多的信息。強大的計算能力可以快速解析可用數據。該系統可以對照片和視頻中的物體進行分類,并執行復雜的視覺感知任務。2、客觀性。檢測結果更加準確可靠,CCD視覺檢測不會受到操作者的疲勞度、責任心和經驗等因素的影響,傳統人眼檢測有一個致命的缺陷,就是情緒帶來的主觀性,檢測結果會因工人心情好壞產生變化,而機器沒有喜怒哀樂,檢測的結果自然精細可靠。3、高重復性。CCD視覺不會感到疲倦,與此相反,人眼每次檢測產品時都會有細微的不同,即使產品是完全相同的。 四川MES系統
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