360°外壁检测镜头/牧草及牛群进食监测/工业AI质检/机器视觉助力磁瓦...-技术圈

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导读
- 视清科技最新推出360°外壁检测镜头，轻松呈现小物体环外侧视图！
- 德商映美精精准农业应用，牧草及牛群进食监测
- Vecow超恩科技农用智能机器人缓解农业缺工困境与促进环境可持续性
- 工业AI质检走向爆发期，机器颠覆机器的战役正在打响
- 能够对可见光和短波红外 (SWIR) 光成像的线扫相机
- 凌华科技推出全新智能自主移动机器人
- 机器视觉助力磁瓦外观缺陷检测
- 目前主流的attention方法都有哪些？
- 目标检测|YOLO原理与实现
- 北大GPT解题有数学老师内味了，用人话讲难题，从高中到高数都行
视觉招聘小黑板

视清科技最新推出360°外壁检测镜头，轻松呈现小物体环外侧视图！--机器视觉网 2023-04-25 10:52:36

2023-04-25 10:52:36 来源: 中国机器视觉网

视清科技最新推出PRO230系列：为小物品360侧面及顶部同时成像的折反射镜头，通过巧妙地镜片设计将物体侧面通过镜面反射地方式进行成像。

360°外壁检测镜头

近年来，随着工业自动化生产的普及，表面质量管控成为了一个非常重要的环节。其中，如何实现高效、精准的品质检测一直是一个极具挑战性的问题。360°外壁成像系统镜头是视觉系统中的一大利器，可以有效地简化系统布局，降低成本！尤其是应用于小物体的环外侧视图成像，通过折反射系统捕获被测物外壁图像，再成像于芯片处，以圆冠形图像呈现。尤其是应用于小物体的环外侧视图成像，通过折反射系统捕获被测物外壁图像，再成像于芯片处，以圆冠形图像呈现。与传统的多视角布局识别模式相比，360外壁成像系统镜头高效节能，且

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德商映美精精准农业应用，牧草及牛群进食监测--机器视觉网 2023-04-25 13:41:44

2023-04-25 13:41:44 来源: 中国机器视觉网

精准农业 - 运用机器视觉系统进行牛群进食监测

酪农业中奶牛的摄食状况为农场管理很重要的变量之一，很早便有人使用不同的机器视觉系统监测及计算农场牛只状况，但受限于安装及实行成本过高，加上大部分农场设备不足，大部分仅限于学术研究。而近年来，越来越多农场及畜牧业等开始运用深度学习技术来帮助提升效率、增进控管，以及减少因人力因疲乏所产生的失误及资源浪费，朝向精准农业的方向发展。CNN 属于机器学习的一门学科，应用于许多复杂的机器视觉任务如检测、分类、辨识以及追踪，运用符合成本的深度相机、CNN技术搭配自动粮草秤及安装自动触发控制器，透过大量采集图片进行对比训练以及重量侦测，一般酪农或也能引进机器视觉来监测牛只进食以及粮草储存状态来增进农场运作效率。

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Vecow超恩科技农用智能机器人缓解农业缺工困境与促进环境可持续性--机器视觉网 2023-04-25 13:30:50

2023-04-25 13:30:50 来源: 中国机器视觉网

方案背景

人力短缺是目前各行各业都面临的问题，随着大数据、云计算、人工智能等科技技术的高速发展，机器人不仅能承担一些高度重复性的工作，形态也越发多样与应用场景高度结合，广泛应用于各产业中有效缓解人力资源不足的情形。

对农务从业人员而言，作物生长期间的播种、除草、耕作与收割等任务不仅重复且相当耗时耗力。智能机器人除了可以执行上述任务，还可利用传感器所获得的数据，跟踪、监控、自动化和分析农场的完整运营，协助农民完成各项任务，减轻其工作负担并摆脱重复性任务。另外，配合特种车辆中超恩的成功应用案例，智能机器人更升级进行方便的远程实时操控，最大限度实现智能化以及远程的双保险管控。

另一方面，用药意识的改善与精致农业的推广，利用智能影像区分农作物与杂草

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工业AI质检走向爆发期，机器颠覆机器的战役正在打响 2023-04-25 13:55

去年AI还是一个负面标签。商汤等AI四小龙合计亏损超500亿元的历史成绩，让不少投资人望而生畏。今年伴随ChatGPT的横空出世，AI公司谷底反弹。一位老板告诉南方财经全媒体记者，去年融资还很吃紧，但今年投资人排着队来送钱，并且在商业化落地上，有了不少确定性方向。

目前AI在商业化应用上，最为成熟的要数充当“眼睛”的机器视觉。从大脑构造上看，人类75%的信息获取来自视觉。现实中也是机器视觉与工业场景的结合度更高。近期AI在工业质检应用上的热度正在攀升。

目前工业AI质检可解决3C消费电子、汽车及零部件等生产制造中面临的两大痛点：其一是质检工人招工难。通常质检工人眼睛一天要在强光下直射10个小时以上，容易造成工人

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能够对可见光和短波红外 (SWIR) 光成像的线扫相机―技术与应用频道- 视觉系统设计 2023/4/24 23:04:17

由于数码相机和图像传感器技术的不断发展，以及数据传输接口和计算机先进图像处理算法的不断提速，自动视觉检测系统也随之变得越来越复杂和高效了。

这些技术发展为制造企业带来了好处，让它们得以加速生产过程，提升生产效率和产量。与此同时，相机技术的发展全面提升了生产过程中各个检测环节的表现，从而提高了产品质量。

在机器视觉系统中，应用最为广泛的成像技术仍旧是配置了彩色或单色CMOS传感器的工业相机。这种相机可以检测可见光，即波长区段约为400-700nm的电磁波。不过近年来，机器视觉行业内，对于能够检测非可见光区段电磁波的工业相机的需求在不断加大。例如，采用铟镓砷(InGaAs）传感器技术的相机，它能够检测短波红外线（波长约1050nm-2500nm)。

短波红外线作用于材料时展现出的物理性质与可见光不同，它可以更

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凌华科技推出全新智能自主移动机器人―新闻频道- 视觉系统设计 2023/4/24 23:24:42

摘要

针对生产线、物料处理、仓储和运输行业优化的内部物流

简单轻松的部署，在跨品牌AMR和顶部模块以及IT和OT系统之间具有强大的异构集成能力

基于SWARM CORE®实现敏捷的AMR操作，可轻松适应动态环境变化，实现更智能、更安全的车队管理

凌华科技推出基于SWARM CORE®软件平台的SMR250/1000系列自主移动机器人（AMR），提供强大的软硬件集成以构建AMR集群自主生态系统，满足智能制造领域从生产线到物料搬运、仓储、运输等各种应用场景不断变化的需求。

相较于自动导引车辆（AGV），SMR系列作为创新型自主移动机器人（AMR），旨在通过设备的自主性，有效地提高效率，助力制造流程将系统从简单的自动化升级为自主化。SMR系列配备SWARM CORE®软件平台，高度灵活，且具有敏捷的配置、操

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机器视觉助力磁瓦外观缺陷检测―技术与应用频道- 视觉系统设计 2023/4/24 23:38:13

背景知识

磁性材料是电子行业的基础功能材料，在生产过程中，由于工艺、机械及现场环境等不可预测因素，不可避免会导致产品出现缺块、裂缝、杂质、表面不平整等多种缺陷，而部分细小缺陷人工更是难以区别，漏检错检率高。

当前磁瓦缺陷检测环节主要还是由人工完成，企业用工成本高，人工检测也存在以下痛点：管理成本高，人员难招聘、老龄化、工作强度高、分拣动作简单机械；品质难以把控，个人标准难以管理、员工疲劳疏忽易导致品质问题；操作步骤多、难以提升效率。随着现代生产技术的进步，传统的检测手段已经不能满足生产的需要。

机器视觉检测就体现出它的独特优势，利用视觉系统的客观性、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出的优点，在大批量重复性工业生产过程中，可以大大提高生产效率和自动化程度，助力企业生产达到客户关切指标，为企业解决痛点，

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目前主流的attention方法都有哪些？ 2021-05-13 12:08

「Attention九层塔——理解Attention的九层境界」Attention现在已经火爆了整个AI领域，不管是机器视觉还是自然语言处理，都离不开Attention、transformer或者BERT。下面我效仿EM九层塔，提出Attention九层塔。希望能与大家交流。有更好的想法也欢迎在评论区提出一起讨论。

Attention九层塔——理解Attention的九层境界目录如下:

看山是山——Attention是一种注意力机制看山看石——数学上看，Attention是一种广泛应用的加权平均看山看峰——自然语言处理中，Attention is all you need 看山看水——BERT系列大规模无监督学习将Attention推到了新的高度水转山回——计算机视觉中，Attention是有效的非局

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目标检测|YOLO原理与实现 2018-06-15 13:28

欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)

最新的YOLOv2和YOLOv3:

前言

当我们谈起计算机视觉时，首先想到的就是图像分类，没错，图像分类是计算机视觉最基本的任务之一，但是在图像分类的基础上，还有更复杂和有意思的任务，如目标检测，物体定位，图像分割等，见图1所示。其中目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务，其可以看成图像分类与定位的结合，给定一张图片，目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置，由于图片中目标数是不定的，且要给出目标的精确位置，目标检测相比分类任务更复杂。目标检测的一个实际应用场景就是无人驾驶，如果能够在无人车上装载一个有效的目标检测系统，那么无人车将和人一样有了眼睛，可以快速地检测出前面

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北大GPT解题有数学老师内味了，用人话讲难题，从高中到高数都行 2023-04-25 14:38

量子位 | 公众号 QbitAI

北大团队教会AI把人话当编程语言用。

这下大语言模型（LLM）不光能做对数学题，而且解题过程你也能看懂！

数学，曾经是不知多少人学生时代的梦魇。但是现在，LLM或许可以帮你脱离苦海了。

用自然语言编程，本质就是描述步骤再执行，GPT3.5其实本来就会，但结果却不忍直视——往往包含不完整步骤甚至事实错误。

于是团队便提出了Learning to Program (LP)方法，让LLM从自然语言程序数据集中进行学习，并用学到的内容指导其推理过程。

具体来说，他们将一些高中数学问题和对应解题程序以自然语言形式灌输给GPT。

经过训练，ChatGPT具备了团队预期的解题能力。

在使用10个高中难度的数学问题进行的零样本测试中，LP

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机器视觉调试工程师 04-258千-1.5万,长沙·长沙县
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机器视觉应用工程师 04-255-7千,昆山
机器视觉工程师 04-251.8-2.5万,珠海·香洲区
机器视觉调试工程师 04-251-1.8万,南京·江宁区
机器视觉工程师 04-251.2-2.2万·13薪,苏州·吴中区