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机器视觉及视觉传感器的应用

近几十年来,机器视觉因其非接触、速度快、精度高、现场抗干扰能力强等突出优点,使机器视觉技术在农业、工业、医学等领域得到了广泛应用。只要是需要对物体进行识别、特征判断和检测,机器视觉就可以大展拳脚,将任务完成得又快又好。 比如在农业生产中,有一部分工作是对农作物或农产品的外观进行判断,如水果品质检测、果实成熟度判别、作物生长状况以及杂草的识别等。这些过去主要依靠人的视觉进行辨别和判断的工作可以由机器视觉技术部分或全部替代,从而实现农业自动化和智能化。例如,来自南京林业大学的黄秀玲团队就设计了一条可以对苹果品质进行动态、实时检测的智能化分级生产线。生产线上,均匀分布的3个摄像头一次性采集苹果表面信息,通过计算机智能控制系统对采集信息进行综合分析,从而对苹果进行分级。不过,也有专家表示,由于农田环境的复杂多变性以及非结构化特性,目前机器视觉在农业生产中的应用尚不成熟,仍需进一步完善。 在工业环境中,机器视觉应用日臻成熟,在提高工业生产灵活性和自动化程度方面发挥重大作用。此外,在危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,用机器视觉来替代人工视觉也提高了作业的安全性。在流水线上通过图像识别技术检...

【ARM攒机指南——AI篇】5大千万级设备市场技术拆解

近一年各种深度学习平台和硬件层出不穷,各种xPU的功耗和面积数据也是满天飞,感觉有点乱。在这里我把我看到的一点情况做一些小结,顺便列一下可能的市场。在展开之前,我想强调的是,深度学习的应用无数,我能看到的只有能在千万级以上的设备中部署的市场,各个小众市场并不在列。 深度学习目前最能落地的应用有两个方向,一个是图像识别,一个是语音识别。这两个应用可以在如下市场看到:个人终端(手机,平板),监控,家庭,汽车,机器人和无人机。 手机和平板:安卓的天下,一定要紧跟谷歌爸爸 先说手机和平板。这个市场一年的出货量在30亿颗左右(含功能机),除苹果外总值300亿刀。手机主要玩家是苹果(3亿颗以下),高通(8亿颗以上),联发科(7亿颗以上),三星(1亿颗以下),海思(1亿颗),展讯(6亿颗以上),平板总共4亿颗左右。而28纳米工艺,量很大的话(1亿颗以

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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