基于深度学习的视觉目标跟踪方法/3D相机专治排插“暴脾气”
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2022-11-29 00:03
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导读
基于深度学习的视觉目标跟踪方法
摇橹船科技硬科技新品出镜，3D结构光相机——3D LARGEXL相机
接口迭代，视觉升级，GigE升级5GigE新体验，Basler助力系统轻松升级
上海科惠力新品发布I微型胶条3D检测，成为保障涂胶工艺效果的关键
昂视聚焦3D视觉高增长市场，国产品牌蕴含无限可能
思特威推出高端ADAS应用8.3MP高分辨率车规级图像传感器新品SC850AT，赋能高级辅助驾驶与自动驾驶应用
海伯森点光谱共焦位移传感器用于金属散热片的高精度测厚
用电更安全，3D相机专治排插“暴脾气”，对其进行缺陷检测
机器视觉深度学习助阵盒装猪肉生产自动化转型，满足消费升级新需求
敏源传感融资聚焦传感芯片及模组开发
海康机器人实现3C行业整场自动化升级
艾迈斯欧司朗推出新型高灵敏度三通道CMOS传感器
点光谱测量屏幕玻璃弧高及厚度―技术与应用频道
MVTec世界巡回赛（越南胡志明市）–探索机器视觉的力量
汽车行业“AI质检员”上岗——视比特AI机器视觉在线量测产品系列
322台每万人！我国制造业机器人密度增长约13倍
通用自动化不断复苏，汇川技术各业务线纷纷向好
建筑机器人上升到战略层面，城市试点加快推行
用计算机视觉将模拟拨号转换为数字数据
丹麦最神奇门将：踢球时思考数学，37岁拿诺奖，与爱因斯坦吵吵一辈子，开创了量子力学
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基于深度学习的视觉目标跟踪方法.
Daimler公司研发组2017年写的一篇综述，主要总结当时深度学习如何在多目标跟踪应用的工作。
一个多目标跟踪系统的框架大同小异，如图所示，数据相关（data association），状态预测(state prediction），状态更新(state update)和跟踪管理(track management)几个部分。
下图是通用的多目标跟踪系统框架。
而应用深度学习在目标跟踪中的方法可总结为四种途径（如上图）：
下面对每个途径介绍一两个例子。
L. Wang, W. Ouyang, X. Wang, and H. Lu, “Visual Tracking with Fully Convolutional Networks,” in ICCV, 2015
2. Data Association
L. Leal-Taixe, C. Canton-Ferrer, and K. Schindler, “Learning by Tracking: Siamese CNN for Robust target association,” in CVPRW, 2016
3. Prediction
A. Alahi, K. Goel, V. Ramanathan, A. Robicquet, L. Fei-Fei, and S. Savarese, “Social LSTM: Human Trajectory Prediction in Crowded Spaces,” in CVPR, 2016
S. Yi, H. Li, and X. Wang, “Pedestrian Behavior Understanding and Prediction with Deep Neural Networks” in ECCV, 2016
S. Hoermann, M. Bach, and K. Dietmayer, “Dynamic Occupancy Grid Prediction for Urban Autonomous Driving: A Deep Learning Approach with Fully Automatic Labeling ” in IV, 2017
4. E2E
I. Posner and P. Ondruska, “Deep Tracking: Seeing Beyond Seeing Using Recurrent Neural Networks” in AAAI, 2016
A. Milan, S. H. Rezatofighi, A. Dick, K. Schindler, and I. Reid, “Online Multi-target Tracking using Recurrent Neural Networks” in AAAI, 2017
“ DEEP LEARNING IN VIDEO MULTI-OBJECT TRACKING: A SURVEY “，7，2019
这是最近的一篇MOT综述文章。重点是介绍2D单目摄像头数据方法。
MOT算法采用的标准方法是通过检测进行跟踪：通常从视频帧中提取出一组检测结果（即，标识图像中目标的边框），并用于引导跟踪过程，即将相同ID分配给包含相同目标的边界框。因此，许多MOT算法任务实际是分配问题。
现代的检测框架如SSD、YOLO和RCNN系列，确保了良好的检测质量，大多数MOT方法（除了某些例外）一直致力于改善关联性。实际上，许多MOT数据集提供了一组标准的检测方法，算法可以使用这些检测方法，以便专门比较在关联算法质量上的性能，因为检测器的性能会严重影响跟踪结果。如图是MOT算法的展示。
MOT算法也可以分为批处理和在线方法。在尝试确定特定帧的目标个体时，允许批处理跟踪算法使用将来的信息（即来自将来的帧）。它们经常利用全局信息提高跟踪质量。相反，在线跟踪算法只能使用当前和过去的信息来预测当前帧。某些情况下是必需的，例如自动驾驶和机器人导航。与批处理方法相比，在线方法往往表现较差，因为它们无法使用将来的信息来修复过去的错误。重要的是，虽然要求实时算法以在线方式运行，但并非每种在线方法都必须实时运行；实际上，除了极少数例外，很多时候在线算法仍然太慢而无法在实时环境中使用，特别是深度学习算法通常会占用大量计算资源。
尽管方法种类繁多，大多数MOT算法共享以下部分或全部的步骤（如图所示）：
检测阶段：目标检测算法使用边框分析每个输入帧，识别属于某种类别的目标，在MOT称为“检测”；
特征提取/运动预测阶段：一种或多种特征提取算法分析检测和/或轨迹，提取外观、运动和/或交互特征。可选项是，运动预测器预测每个跟踪目标的下一个位置；
近似（Affinity ）阶段：特征和运动预测用于计算成对的检测和/或小轨迹（tracklet）之间相似度/距离的得分；
关联（Association）阶段：通过相同ID分配给标识相同目标的检测阶段，相似度/距离度量将属于同一目标的检测和小轨迹关联起来。
"Deep Visual Tracking: review and experimental comparison"， 2018
国内一篇基于单摄像头的单目标跟踪的综述。
根据网络结构、网络特征和网络训练将现有的基于深度学习的跟踪器分为三类：
“Deep learning for multiple object tracking: a survey“，8，2019
这也是国内最近的一篇MOT综述文章。
文章将基于DL的MOT方法大致分为三类：
使用深层网络特征的多目标跟踪增强，其中语义特征是相关任务设计的深层神经网络所提取，替换先前跟踪框架中的常规手工特征。在大多数情况下，从深度网络提取的这些功能可以有效地提高跟踪性能。
具有深度网络嵌入的多目标跟踪，其中跟踪框架的核心部分是使用深度神经网络设计的。例如，深度网络的输出被设计为对不同轨迹检测的多分类得分，而二值深度分类器检测是否属于同一目标。
通过端到端深度神经网络学习进行多目标跟踪，其中直接设计深度网络以获得跟踪结果。通常仅通过一个网络很难获得多目标跟踪结果，因为MOT跟踪存在一些相互交织的子模块。一些工作试图通过一些假设（例如马尔可夫性，固定分布等）来实现此目标。
如图是基于深度学习的MOT方法图：
下表是所列MOT方法的细节对比。
Wojke, N., Bewley, A., Paulus, D.: ‘Simple online and realtime tracking with a deep association metric’. Proc. Int. Conf. on Image Processing, Beijing, China, 2017
下图是深度SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法的示意图：从wide residual network (WRN) 中提取用于分类的深层特征用于增强检测和轨道之间的匹配（WRN的WRB – 残差块）。
如图是STAM（spatial-temporal attention mechanism）-MOT的框架：（a）构造深度CNN学习空间注意力和特定目标的分类器，（b）使用基于采样的搜索方法来找到最佳候选者。
Milan, A., Rezatofighi, S.H., Dick, A.R., et al.: ‘Online multi-target tracking using recurrent neural networks’. Proc. AAAI, San Francisco, CA, USA, 2017
如图是RNN（recurrent neural networks）-LSTM跟踪框架：构建一个基于RNN的网络学习预测、更新状态和终止概率。基于LSTM的网络用于在检测和目标之间找到最佳关联。
总之，综述中作者基于现有方法分析了深度特征迁移、神经网络嵌入和端到端网络训练的机制。其次，讨论深度网络在跟踪框架中的作用，以及训练这些网络的问题。再者，根据常见的数据集和评估重新对这些多目标跟踪方法进行比较，并强调了各自方法的优点和局限性。一方面，远没有足够的标记数据集来训练满意的模型在任何条件下进行跟踪。生成网络有可能为深度学习模型的泛化铺平道路。另一方面，为了应对复杂环境（例如移动平台）下跟踪结果下降的事实，需要集成网络模型学习这些动态场景的特征。另外，为了进一步适应变化条件，学习跟踪目标高阶或在线迁移的特征。
仅做学术分享，如有侵权，联系删除
转载于 ：作者 | 黄浴@知乎
摇橹船科技硬科技新品出镜，3D结构光相机——3D LARGEXL相机--机器视觉网 2022-11-28 10:42:24
2022-11-28 10:42:24 来源: 中国机器视觉网
摇橹船科技“工业之眼”智能视觉产品，不仅包括2D/3D光场相机、超高分辨相机、短波相机、四维相机、高端视觉光源、超高清大视场镜头。近年来，公司更是自主研发3D结构光相机、3D线激光轮廓扫描相机等系列产品，以高精度、高速度、高适应性等性能优势受到客户青睐。
摇橹船科技3D结构光相机系列包括：3D MINI、3D LARGE、3D LARGEXL 三款。三款相机都可广泛应用于半导体、LED等行业，进行3D尺寸测量与外观形貌缺陷检测。在工业生产中具备自主识别判断、无序抓取、混装分拣、自主引导装配优势。其中的3D结构光相机 3D LARGEXL 凭借高精度、高速度、高适应性、高颜值成功出圈，备受客户青睐。
3D LARGEXL产品性能：3D点
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接口迭代，视觉升级，GigE升级5GigE新体验，Basler助力系统轻松升级--机器视觉网 2022-11-28 10:35:54
2022-11-28 10:35:54 来源: 中国机器视觉网
千兆网(GigE) 接口是专业成像领域的数码相机接口，近年来其使用率的增长最为突出，是一种应用极为广泛的通用型数字接口。
千兆网(GigE)灵活技术——让系统安装更简便
在带宽、线缆长度和多相机功能方面，千兆网(GigE)是最具技术灵活性的接口。对于数据率最高可达0.96 Gbit/s以及线缆长度最长需求为100 米的应用而言，这款接口就是理想之选。GigE相机还支持借助以太网供电(PoE)技术来通过数据线供电。这需要使用适当的千兆网(GigE)线缆、安装在PC中的接口卡或特殊交换机或集线器，或者是在PC和相机之间连接小型的PoE供电模块。采用PoE供电技术后便不再需要使用额外的线缆供电，因此简化了相机整个系统安装的复杂过程，尤其适用于安装空
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上海科惠力新品发布I微型胶条3D检测，成为保障涂胶工艺效果的关键--机器视觉网 2022-11-28 11:03:55
2022-11-28 11:03:55 来源: 中国机器视觉网
胶粘剂与胶接技术的快速发展， 正使得自动化涂胶工艺在今天的制造业产品封装、 粘接等环节中发挥着越来越广泛的作用， 特别是在要求高的电子通讯和汽车制造及LED和芯片封装领域， 多样化的应用场景对小型精密涂胶工艺的适应能力和性能提出了更严苛的要求。如何确保胶粘剂和密封剂应用的精确性， 以实现其充分的性能和效力， 成为保障涂胶工艺效果的关键。
Coherix 3D Mini针对小型精密涂胶应用， 能够提供100%稳健的3D在线检测。系统在涂胶的同时实时进行检测，并提供有关胶条三维数据和位置的实时信息。
在生产过程中， 高质量的胶条可以帮助企业满足严格的行业安全标准。Coherix 3D Mini 能够测量胶条的高度、 宽度、 体积和位置， 提供优化
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昂视聚焦3D视觉高增长市场，国产品牌蕴含无限可能--机器视觉网 2022-11-28 11:43:58
2022-11-28 11:43:58 来源: 中国机器视觉网
2022VisionChina深圳展已正式告一段落，回顾昂视在展会现场的表现，历历在目，可圈可点。围绕展会主题“3D视觉与智能装备赋能黑灯工厂”， 昂视3D产品悉数登场，LP系列3D激光轮廓仪搭载在机械手展区、模拟产线的环形平台、3D胶路检测展区等多平台，静态展区更是展示了多系列不同型号的详细参数与性能，在现场举办的“工业智能新高度”2022昂视新品发布会，产品讲解以及工作人员与观众交流碰撞中，进一步丰富了3D视觉层面的智能制造解决方案。
3D视觉智慧赋能，黑灯工厂未来可期
近几年，疫情依旧此消彼长，贸易摩擦暗流涌动，能源危机挑动神经，世界格局风云变幻，我们正处于百年未有之大变局。种种不确定性交织之下，行业发展也多了更多的可能，尤其是制造
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思特威推出高端ADAS应用8.3MP高分辨率车规级图像传感器新品SC850AT，赋能高级辅助驾驶与自动驾驶应用--机器视觉网 2022-11-28 11:55:09
2022-11-28 11:55:09 来源: 中国机器视觉网
随着智能汽车渗透率快速提升，车用视觉感知摄像头装配量大幅增长。据知名半导体分析机构Yole最新数据显示，2021年车载CIS市场出货量达到2.1亿颗，预计2027年将增长至4.62亿颗。随着ADAS/AD摄像头对探测距离、感知图像性能的要求不断提升，800万像素高分辨率车载图像传感器正在成为CIS厂商布局高端车载视觉应用市场的关键。
近日，技术先进的CMOS图像传感器供应商思特威（SmartSens），重磅推出8.3MP车规级图像传感器新品——SC850AT。新品采用思特威创新的SmartClarity®-2成像技术架构以及升级的自研Raw域算法，结合先进的SFCPixel®、PixGain HDR®专利技术、LFS技术等，带来四大维度的性能提
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海伯森点光谱共焦位移传感器用于金属散热片的高精度测厚--机器视觉网 2022-11-28 10:23:28
2022-11-28 10:23:28 来源: 中国机器视觉网
世界杯赛场上，运动员们挥汗如雨，散发无穷的热量；无法亲临的我们，通过在线观看宣泄心中的热情；而作为线上观看的载体工具，也就是各种电器设备，它们也有散发热度的“利器”——散热片。
早之前“挖矿”盛行，就有无数电脑因高温而被烧毁，同时也造成CPU、显卡和存储的市场价格暴涨。一般电气设备都需要散热，因为机器运转过程中，相当一部分电能会转化为热量，而且功率越大，机器越容易发烫。散热片是散热器的关键组成部分，其材质多为铝合金，黄铜或青铜，因其具备优异的散热性能，通常被用于对易发热电子元件的散热保护。
为了达到理想的散热效果，在设计一些功率电路时往往需要考虑散热片的尺寸大小，靠“经验”判断无法保证准确度，太大增加成本，过小了改版麻烦， 同时还要考虑到装配
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用电更安全，3D相机专治排插“暴脾气”，对其进行缺陷检测--机器视觉网 2022-11-28 10:53:05
2022-11-28 10:53:05 来源: 中国机器视觉网
排插作为人们日常生活中必备的电器配件，是保障家电安全的第一道防线，为了避免劣质排插给人们的生命财产安全造成损失，需要在排插的生产过程中对其进行缺陷检测。
相较于人工目视的传统判断方法，借助机器视觉来进行部件焊情况接和螺丝锁紧情况等排插质量检测，可有效避免因疲劳等人为原因造成的误判，提升产品良率和检测效率。
检测用3D相机
检测需求
产品名称：排插；产品尺寸：180mm*60mm*33mm；应用场景：在线检测；测量项目：1.脚假焊和电气间隙；2.漏焊和焊锡不完全；3.螺丝未锁紧和螺丝有无。
排插样品
成像展示
3D效果图&脚假焊和电气间隙不良细节图
3D效果图&电气间隙不良细节图
漏焊效果图
螺丝未锁紧效果图
焊锡不完全效果图
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机器视觉深度学习助阵盒装猪肉生产自动化转型，满足消费升级新需求--机器视觉网 2022-11-28 11:18:42
2022-11-28 11:18:42 来源: 中国机器视觉网
猪肉是世界各地最常见的消费肉品，其中生鲜猪肉占整体市场的78.5%。我国是生猪养殖大国，猪肉消费需求在国民生活中占有较大比例。随着消费需求的升级，盒装猪肉成为生鲜猪肉最重要的载体展现。其一，为了保障猪肉的质量，减少配送过程的产品受损，诸如盒马鲜生、叮咚买菜等外送平台，会选用真空保鲜盒包装进行配送；其二，一些超市也会销售盒装猪肉，方便消费者选择购买。这些，无疑进一步扩大了盒装猪肉的需求量。
行业现状，传统分类贴标方式在猪肉行业的局限性
盒装猪肉包装需要先按猪肉的类别分类装盒，盒子封膜后再进行贴标签。但无论是人工贴标还是传统的机器视觉贴标，都存在在一些尚未解决的问题。
人工贴标
人眼分辨难，猪肉相似程度高，分类员工无法精准分辨类别，导致猪肉分
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敏源传感融资聚焦传感芯片及模组开发―新闻频道- 视觉系统设计 2022/11/28 16:16:08
近日，敏源传感科技有限公司（简称：敏源传感）完成了数千万元A轮融资。本轮投资由合肥红砖东方股权投资合伙企业领投，杭实探针（杭州）创业投资合伙企业、汉威科技集团股份有限公司跟投。资金将用于持续扩大研发投入，加速推进敏源传感在家电、汽车、安全监测等领域芯片及传感产品与市场开发。
对于本次融资，敏源传感的CEO赵兴博士表示：公司克服了近三年疫情及半导体产能波动等困难，实现了快速增长，感谢创东方投资红砖东方基金、探针创投和汉威集团的信任与支持！增加的资金储备让公司进一步拓展垂直市场的行业应用，打造从传感芯片到物联大数据融合的交钥匙解决方案。
创业五年多来，敏源传感坚持从传统模拟传感器升级到数模混合智能传感的技术路线，建立了电容调理、电化学、温度三大系列传感芯片产品线，以及液位、温湿度、含水率、倾角、振动、电导率、雨
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海康机器人实现3C行业整场自动化升级―技术与应用频道- 视觉系统设计 2022/11/28 16:13:07
“十四五”智能制造发展规划提出，截至2025年，我国要建成500个以上引领行业发展的智能制造示范工厂。在推进智能制造过程中，为解决物流环节的新需求和挑战，智能物流已成为智能制造的核心。
3C行业“小批量、多品种”的生产模式使得其转型亟须对传统物流进行标准化、自动化及智能化改造，以提高作业效率、降低运营成本，解决劳动力短缺难题。其中，高效、柔性的内物流解决方案成为了3C行业自动化升级的关键首选。
主要诉求与挑战
管理海量SKU
3C行业物料种类繁多，包装规格和尺寸之间差异大。
生产齐套要求高
齐套物料种类多、备料周期短，及时性、准确性要求高。
业务模式差异大
细分行业众多，工艺差异大；同一用户，不同厂区也存在业务差异，管理众口难调。
业务复杂度及深度高
上层业务系统、生产设备系统、物流系统、外
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艾迈斯欧司朗推出新型高灵敏度三通道CMOS传感器―产品聚焦频道- 视觉系统设计 2022/11/28 16:21:56
艾迈斯欧司朗的AS7331开创CMOS传感器全新设计组合，为UV-A、UV-B和UV-C提供独立的传感器通道；
AS7331采用抗辐射表贴封装，尺寸小巧，制造商能够在成本敏感的家用产品中实现紫外线监测；
AS7331让制造商可以将UV-C光源的辐射精确限制在所需剂量内，从而改善性能、节省功耗并为最终用户创造更大价值。
全球领先的光学解决方案供应商艾迈斯欧司朗（瑞士证券交易所股票代码：AMS）宣布推出三通道UV-A/B/C传感器AS7331，让家用成本敏感型设备可以实现更经济实惠的紫外线剂量和照射监测解决方案。这是艾迈斯欧司朗推出的首款可测量UV-A/B/C波长辐射的CMOS传感器。
AS7331面向消费和工业市场，具有非常高的灵敏度和动态范围，客户还可受益于CMOS器件制造的成本效益。
AS7331在
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点光谱测量屏幕玻璃弧高及厚度―技术与应用频道- 视觉系统设计 2022/11/28 16:31:53
电子产品屏幕玻璃的尺寸精度直接影响到其装配精度，为避免玻璃加工工艺导致屏幕玻璃成型尺寸出现误差，有必要对成型后屏幕玻璃的弧高和厚度进行全面检测。
本期内容，为大家分享一个SC系列点光谱测量屏幕玻璃弧高及厚度的应用案例，
检测需求
产品名称：屏幕玻璃
测量项目：弧高、厚度
精度要求（静态&动态）：
静态重复性0.003mm
动态重复性0.01mm
传感器选型
传感器型号: SC04025
工作距离: 16mm
测量范围: 4mm
采样频率: 500-10000Hz
角度特性: ±25°
安装方式: 水平安装
效果图展示
样品
弧高测量效果图 厚度测量效果图
测量原理
测量结果: 10次动态测量，高度重复性为0.005mm；10次静态测量，高度重复性为0.004mm；
深视智
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MVTec World Tour (Ho-Chi-Minh-City, Vietnam) – Discover the power of Machine Vision：MVTec世界巡回赛（越南胡志明市）–探索机器视觉的力量
Do you want to discover the power of machine vision software?
Are you interested in understanding how machine vision can improve your business?
Are you curious about the latest innovations in robot vision, 3D and deep learning?
Do you want to implement robust machine vision applications without the need to program?
Come and see us at the MVTec World Tour
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汽车行业“AI质检员”上岗——视比特AI机器视觉在线量测产品系列 2022-11-25 21:10
汽车行业“AI质检员”上岗——视比特AI机器视觉在线量测产品系列
随着全球能源转型加速，新能源汽车、动力电池等行业迎来井喷式发展，产品质量和安全标准也日趋严格。传统检测方式由于耗时长、效率低、仅能离线测量，无法满足汽车行业日益增长的在线质检需求。如何实现高精度高效率在线量测，成为众多汽车及零部件厂商自动化量产品质管控中遇到的最大难题。
视比特机器人用“AI机器视觉”交出了一份让客户满意的解决方案。从新能源电池盒到汽车零部件再到汽车整车，视比特机器人自主研发的高精度在线量测产品系列已在多家汽车主机厂、零部件厂商批量落地应用，成为有效提升在线量产与品质管控水平的“AI质检员”。
△ 软件界面
自适应AI成像优化
适应各种条件，“辨得明”“测得准”
针对实际生产场景中环境光变化、工件材质差异等因素，通过自
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322台每万人！我国制造业机器人密度增长约13倍 2022-11-25 18:18
322台每万人！我国制造业机器人密度增长约13倍
在近日召开的2022世界智能制造大会上，工业和信息化部相关负责人表示，十年来，我国深入实施智能制造工程，智能制造应用规模和水平进入全球领先行列。
制造业机器人密度增长约13倍，达到每万名工人322台。5G、人工智能等智能制造关键技术的应用规模稳居全球前列。
十年来，110家工厂达到国际智能制造先进水平，建成了近2000家引领行业发展的高水平数字化车间和智能工厂。
十年来，我国智能制造装备产业规模已接近3万亿元，工业软件产品收入突破2400亿元。主营业务收入超10亿元的智能制造系统解决方案供应商达到近百家，服务范围覆盖90%以上的制造业领域。
下一步，将坚持智能制造主攻方向，加快打造智能制造“升级版”，主要分为四个方面：
着力构建高效能创新体系，加强基
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通用自动化不断复苏，汇川技术各业务线纷纷向好 2022-11-25 14:03
通用自动化不断复苏，汇川技术各业务线纷纷向好
11月23日，汇川技术对外公布称，通用自动化业务的订单增速较好，通用自动化相关行业目前有复苏迹象。分下游来看，光伏、风电、泛3C、汽车装备、空调制冷、半导体等行业以及项目型市场仍保持较好增速；空压机、注塑机、机床等传统行业有复苏的迹象，订单表现较Q2、Q3有所恢复。公司工业机器人业务今年整体的增长较好，前三季度出货台套数约1.2万台。随着产品不断完善和丰富，针对目前公司深耕的下游领域，公司工业机器人产品的应用逐渐从3C、锂电、光伏等行业，往汽车装配、金属加工等应用领域进行延伸。
汇川技术表示，行业深度的定制化解决方案，是公司跟外资品牌竞争时的有力武器。随着公司规模变大，公司在定制化的策略上会改变做法，先平台再定制，在做到有定制化竞争力的同时，公司要考虑既要满足客
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建筑机器人上升到战略层面，城市试点加快推行 2022-11-25 11:11
建筑机器人上升到战略层面，城市试点加快推行
近日，住房和城乡建设部公布智能建造试点城市，北京等24个试点城市将积极探索建筑业转型发展的新路径。国家正在推广智能建造，推动传统建筑业转型升级，进一步推动行业技术进步，提升工程质量安全、效益和品质，有效拉动内需，培育国民经济的新增长点。
近期，在2022年中国核能高质量发展大会上，中建二局研发的“埋件焊接机器人”亮相。据悉，这个机器人能够自动定位、智能焊接，应用效率提升了3倍。已广泛应用于防城港核电站、太平岭核电站、浙江温州三澳核电站建设中，提升核电建造的品质。
在硬件设备“给力”的同时，建筑领域的智能化系统也在不断进行当中。所谓智能化系统是指基于云计算、大数据、物联网、移动通信、人工智能、建筑信息模型、地理信息系统、建筑机器人等技术开发的，用于取代人或减少对人
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Turn Analog Dials into Digital Data with Computer Vision：用计算机视觉将模拟拨号转换为数字数据 2022-11-28T13:42:14.000Z
Most useful data you will find is already digitized, but a surprising number of gauges and meters are still analog. The most obvious solution is to replace the dials with a digital sensor and display. However, this isn’t always possible due to cost, compatibility, and other constraints. Equipment may be dependent on analog dials because manufacturers do not
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丹麦最神奇门将：踢球时思考数学，37岁拿诺奖，与爱因斯坦吵吵一辈子，开创了量子力学 2022-11-28 13:07
羿阁 杨净 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
因为一个数学问题，他错过了一次精彩的扑救。
自此世界上少了一个门将玻尔，多了一个科学家玻尔。
他就是我们熟知的量子力学奠基人玻尔。因为原子结构和量子理论的研究斩获诺贝尔物理学奖，并因此闻名世界，被看作是20世纪最伟大的科学家之一。
他所创立的哥本哈根学派，诞生了海森堡、狄拉克、泡利等近十位诺贝尔奖得主。
但不为多数人所知的是，他14岁就开始踢足球，一度成为当时国内最强俱乐部之一AB的主力门将。
一次比赛上，因为在球门柱上计算数学题，忘记抵挡德国俱乐部的进球。事后他承认：做题要比守门有意思。
知情人士回忆称，这也是他没进入到国际赛事的原因之一。
要解数学题错过扑救
事实上，玻尔从小就出生在一个科学与运动风气兼具的家庭。
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机器视觉工程师 11-28 1.8-3.2万,东莞-南城区 | 5-7年经验 | 本科
机器视觉客户经理 11-28 15-20万/年,武汉-洪山区 | 1年经验 | 大专
机器视觉工程师 11-28 1.5-2.5万,广州 | 2年经验 | 大专
视觉算法工程师 11-28 20-30万/年,宁波-高新区 | 2年经验 | 本科
机器视觉工程师 11-28 7千-1.4万,深圳-宝安区 | 2年经验 | 大专
机器视觉工程师 11-28 2.5-3.5万,深圳-龙岗区 | 3-4年经验 | 本科
机器视觉工程师 11-28 1.5-2万,杭州-余杭区 | 1年经验 | 本科
机器视觉工程师（技术支持） 11-28 8千-1.3万,深圳-宝安区 | 2年经验 | 大专
视觉工程师 11-28 1.5-2.5万·15薪,苏州-吴中区 | 2年经验 | 大专
视觉工程师 11-28 8千-1.5万,广州-南沙区 | 3-4年经验 | 大专
机器视觉工程师（深度学习） (MJ000838) 11-28 1.3-2.5万,深圳 | 3-4年经验 | 本科
机器视觉工程师（技术支持） 11-28 8千-1.4万,上海-闵行区 | 2年经验 | 大专
机器视觉工程师1089 (MJ000074) 11-28 1.2-1.8万,郑州 | 3-4年经验 | 本科
视觉工程师 11-28 8千-1.5万,广州-南沙区 | 3-4年经验 | 大专
机器视觉工程师 (MJ000617) 11-28 1-1.9万,东莞 | 3-4年经验 | 本科
机器视觉应用工程师 11-28 1-1.5万,深圳-光明区 | 2年经验 | 大专
客户经理（机器视觉） (MJ000395) 11-28 8千-1.6万,深圳-南山区 | 2年经验 | 本科
视觉工程师 11-28 8千-1.5万,广州-南沙区 | 3-4年经验 | 大专
机器视觉工程师1001 (MJ000078) 11-28 1.1-2万,深圳-南山区 | 2年经验 | 本科
机器视觉软件工程师 11-28 8千-1.2万·15薪,杭州-拱墅区 | 1年经验 | 硕士
图像算法工程师/视觉算法工程师/机器视觉工程师 11-28 2-3.5万·14薪,合肥-高新区 | 1年经验 | 硕士
机器视觉算法工程师 11-28 1.8-3万,上海-闵行区 | 2年经验 | 本科
机器视觉软件工程师 11-28 1-2万,深圳-龙岗区 | 1年经验 | 大专
机器视觉工程师 11-28 1-2万·15薪,杭州-拱墅区 | 1年经验 | 硕士
机器视觉软件工程师 11-28 1-2万,惠州-惠城区 | 2年经验 | 大专
机器视觉软件工程师 11-28 1.5-3万,上海-闵行区 | 2年经验 | 硕士
机器视觉调试工程师 11-28 1.2-1.8万,北京-通州区 | 3-4年经验 | 大专
平高电气-视觉算法工程师（机器人） 11-28 18-22万/年,平顶山 | 3-4年经验 | 硕士
设备维修技师（镀铝、注塑机器） 11-28 8千-1.2万,宁波-宁海县 | 3-4年经验 | 大专
机器视觉工程师 11-28 15-20万/年,芜湖-鸠江区 | 2年经验 | 硕士
机器视觉调试工程师 11-28 8千-1.5万,重庆-渝北区 | 3-4年经验 | 大专
机器视觉应用工程师 11-28 1.2-2.4万,深圳-宝安区 | 1年经验 | 本科
视觉软件工程师 11-28 1.6-2.2万,泰州-海陵区 | 5-7年经验 | 大专
机器视觉算法工程师 11-28 1-2万,无锡-滨湖区 | 1年经验 | 本科
机器视觉软件工程师 11-28 1.2-1.8万·13薪,上海-浦东新区 | 3-4年经验 | 大专
售前经理（机器视觉行业） 11-28 2-3.5万,杭州 | 8-9年经验 | 本科
机器视觉测试工程师 11-28 8千-1.3万,杭州 | 1年经验 | 本科
机器视觉调试工程师 11-28 1-2万,无锡-滨湖区 | 1年经验 | 本科
机器视觉调试工程师 11-28 8千-1.5万,成都-龙泉驿区 | 3-4年经验 | 大专
机器视觉工程师 11-28 1-1.5万,苏州-工业园区 | 1年经验 | 大专
销售工程师（机器视觉） 11-28 20-40万/年,杭州 | 2年经验 | 本科
机器视觉工程师 11-28 1.2-2.4万,苏州 | 1年经验 | 本科
机器视觉工程师 11-28 1.2-1.8万·13薪,无锡-滨湖区 | 3-4年经验 | 大专
机器视觉工程师 11-28 1.5-3万,苏州-工业园区 | 3-4年经验 | 大专
机器视觉工程师 11-28 1.2-2.4万·13薪,杭州 | 1年经验 | 本科
机器视觉应用工程师 11-28 8.5千-1万,苏州-吴江区 | 2年经验 | 大专
机器视觉应用工程师 11-28 8千-1.5万,广州-番禺区 | 3-4年经验 | 大专
机器视觉工程师 11-28 1.2-2.4万,苏州-工业园区 | 2年经验 | 大专
视觉应用工程师 11-28 1-1.5万,南京-江宁区 | 3-4年经验 | 本科
机器视觉算法工程师 11-28 2-3万·13薪,广州-增城区 | 5-7年经验 | 本科
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