机器视觉是人工智能快速发展的一个分支从定义上说,机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置),将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号。
简单来说,就是用机器代替人眼进行感知、测量、判断机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。
从行业应用来看,机器视觉已逐渐嵌入半导体、汽车、新能源锂电池与光伏的生产检测环节,提高汽车电子的装配质量、突破光伏缺陷检测瓶颈以提高产品良率等近期一系列产业事件进一步强化了机器视觉的应用预期:一是Meta AI开源的SAM机器视觉大模型通过对数百万张图像及掩码进行的预训练,使其可以对不熟悉的对象进行零样本地泛化,从而可以查找和分割图像中的任意对象,从而。
极大提高机器视觉应用的开发效率,工业视觉作为刚性需求将逐渐受益二是近日英伟达黄仁勋表示,AI下一个浪潮将是具身智能,而具身智能是指能理解、推理、并与物理世界互动的机器人,包含AI几乎所有技术,因此被称为AI终极形态。
不同于此前的机器人技术,具身智能与普通机器人的核心区别就是能够像人一样在环境中交互感知,感知层和认知层是工业机器人向具身智能机器人迈进的门槛,数据显示,人类的五大感官中视觉的获取的信息占比超80%,机器视觉能力对于感知层面至关重要,2022年3月,谷歌发布最大的视觉-语言模型PaLM,最终参数量高达5620亿,有望提升机器人感知能力。
机器视觉与通用机器人结合将充分利用场景支持和数据反馈调优,机器视觉为通用AI提供了物理实体,具备与物理世界交互的能力三是苹果即将发布MR产品,而MR核心技术主要包括视频标签地图、视频图像拼接、视频与三维场景的叠加和融合技。
术等,其实就是机器视觉技术。说白了,机器视觉技术就是MR的核心。
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