近日- RISC-V处理器IP供应商赛昉科技有限公司，发布全球首款基于RISC-V的人工智能视觉处理平台——惊鸿7100。“惊鸿”一词取自成语“惊鸿一瞥”，语义双关：“惊鸿7100”的推出，不仅惊艳了世界，还以它优异的性能，造福于世界。该平台是全球首款基于RISC-V集深度学习、图像处理、语音识别、机器视觉为一体的多功能平台，由赛昉科技独立自主开发，可广泛应用于自动驾驶、智能无人机、公共安全、交通管理、智能家电、视觉扫地机器人、工业机器人等智能应用领域。“惊鸿7100”的出现，标志着RISC-V在智能音视
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惊鸿7100 RISC-V指令集 深度学习 图像处理 语音识别 机器视觉
2006 年 11 月任天堂推出新一代电玩主机「Wii」，同时搭配具有「重力传感器（或称线性加速度计）」的游戏杆，让玩电动不再只有香菇头和按键，而是可以透过挥动手把来体验更仿真的运动类游戏，如网球、桌球等，从此开启「体感游戏」新世代。 虽然后续有更多厂商加入，甚至加入了陀螺仪（或称角加速度器）来侦测手把转动角度、速度，还有利用地磁传感器来感知玩家面对的方向使得体感游戏更加逼真，但玩家对于手上握着的那个手把仍感到有些累赘。 2010 年 11 月微软为了挽救Xbox360 的销售业绩推出了「Kine
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OpenVINO 人工智能 机器视觉
为了提高检查过程的效率和准确度，机器视觉在工业自动化和运输领域的应用日益普遍。机器视觉可以理解和解释检查过程中获得的图像。机器视觉市场预计将在2020年有107亿美元的市场规模，截至2025年将达到147亿美元。研华EPC-C301嵌入式工控机搭载Intel®第八代 Core™ i7 - 8665UE/i5-8365UE低功耗CPU，可为摄像头、门控、读卡器、键盘和收据打印机等外围设备提供丰富的I/O接口。EPC-C301不仅拥有多达4LAN及4种扩展方式，它还具有170 x 118 x 70毫米（6.6
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智能识别的技术越来越随处可见，悄然影响着我们的生产与生活，通过机器代替人眼来实现高效率、高精度、无疲劳的运作，尤其在一些不适合于人工作业的危险工作环境，或人工视觉难以满足工艺、工程要求的场合，或大批量重复性生产的工业应用中，利用机器视觉提高生产效率，已经成为如今产业发展的大趋势。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，一般机器视觉系统由：工业相机，光源，工控机，图像分析软件等构成。机器视觉不仅仅是去“看”，还需要对所看到信息进行理解，并协助机械系统和机器人自主去实现相关的功能和动作，最终实现智能化。技术
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机器视觉起源于上世纪50年代 —— Gilson提出了“光流”这一概念，并基于相关统计模型发展了逐像素的计算模式，标志着2D影像统计模式的发展。相对于人类视觉而言，机器视觉在量化程度、灰度分辨力、空间分辨力和观测速 度等方面存在显著优势。其利用相机、镜头、光源和光源控制系统采集目标物体 数据，借助视觉控制系统、智能视觉软件和数据算法库进行图形分析和处理，软 硬系统相辅相成，为下游自动化、智能化制造行业赋予视觉能力。随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的发展，机器视觉性能优势进一
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机器视觉
机器视觉是计算机视觉的一个分支，工业自动化领域中的视觉控制或视觉应用，主要指的是通过前端光学摄像头，从采集到的数字化图像中提取相关信息，进行分析处理之后，用于对生产线流程或质量的控制，以代替重复性人工操作。目前，机器视觉在工厂生产环节中的实际应用包括：对生产工件的完整性质量检测、识别、分类、零件位置及方向、尺寸测量、读码识别追溯、表面/色差检测、自动化流水线作业等等。可以说，机器视觉为流水产线、自动化设备安装上了一双“眼睛”，能够提供全天候、高一致性、高可靠性的检测结果，增添了工厂生产的智能化水平，因而也
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工业自动化 供应链 核心零部件 机器视觉 运控控制
文/李婷婷 来源：资本侦探（ID：deep_insights） 核 心 要 点 近几年人工智能风口再起，实际上是技术发展、数据沉淀以及场景延展等多个因素，厚积薄发的结果。 人工智能商业化变现困难的根本原因，仍是底层研究的制约下难以规模化落地的现实。 新基建的加持，对于人工智能底层研究的投入、应用场景的拓展等将大有裨益。 能让马云、马化腾、李彦宏等业界大佬共同看好的方向，除了人工智能，可能很难找到第二个。 在7月9日举行的2020世界人工智能大会云
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人工智能 机器视觉 新基建
在人脑处理的信息中，超过80%都是通过眼睛获得的。人眼不仅可以进行信息的探测和同步处理，而且整体功耗极小（远小于20瓦）。相比而言，传统的机器视觉系统需要先探测再处理，使用的图像传感器在探测目标图像的同时会产生大量冗余信息，此类信息通过有限的带宽传输给所连接的计算机进行处理和分析，从而导致较大的时间延迟和较高的功耗。因此，构建一个可以媲美人眼、具备同步进行信息探测和处理功能的类脑视觉传感器是人们一直追求的梦想，对于智能工业、自动驾驶、智能安防等应用的发展也至关重要。近日，南京大学物理学院缪峰教授团队基
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2020年，经济增长增速的逐步放缓，中国制造业的平均利润率从2010的6.2%，到2019年底的2.59%。与此同时，中国工人的生产成本，随着30年的急速发展，从不足发达国家3%，增加到了目前接近发达国家30%。在人口红利支持下的劳动密集型生产大潮平息之时，机器视觉需要更有效的替代人工，才能稳固立足。在实际的设备生产中，大量的客户就机器视觉的应用，对杰和科技提出了新的需求：要求更多的拓展能力，更快的响应速度，更优秀的工业品质。为了及时响应市场需求，杰和科技专为机器视觉行业用户推出了一款性能强劲、多扩展接口
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名字作为品牌形象的第一标识，它的每一次变化，都会牵动用户的情绪。因改名而引起风波的案例，也是不胜枚举。
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机器视觉检测技术是一种基于计算机视觉研究的新兴检测技术。在当今不断发展进步的工业自动化中，机器视觉技术已在工业中得到越来越广泛的应用，并越来越受到用户的认可和青睐。
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检测技术 机器视觉 智能自动化行业
机器视觉最早被提出来是在20世纪60年代，直到20世纪80到90年代，机器视觉才迎来了蓬勃发展，而在21世纪之后，机器视觉技术才步入成熟期。
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我们所说的机器视觉技术，就是用机器代替人眼来做测量和判断，其最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉作为全球智能的“慧眼”,很大程度上影响着人工智能的进步,无人驾驶、无人机、智能机器人等近期热点中的热点也以机器视觉的发展为前提。
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在工业自动化发展进程中，“机器视觉”作为提升产线生产效率的有效方案，得到了智能制造行业的高度认可。有了机器视觉的辅助，产线上的检验环节不再完全依赖低效率的人工检查，机器可在极短时间内，完成对产品外观、规格、涂装等参数的高效检验，并进行记录存档。目前”机器视觉“技术已广泛应用于汽车制造与检测、药品装配、消费类电子生产、现代物流、食品与各类消费品等多种行业的实际生产中。得益于优秀的图像解析能力和数据分析能力，机器视觉设备能够快速捕捉图像，并对图像进行特征识别，从而拣选出不符合生产标准的产品。除了质量出众的高速
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编辑） 摘 要：在2019年8月的“北京机器视觉助力智能制造创新发展大会”上，机器视觉产业联盟主席潘津介绍了中国机器视觉产业联盟2018年度的企业调查报告，并对未来3年进行了展望，探讨了未来的技术趋势和热点。 关键词：机器视觉；3D；检测；嵌入式视觉 1 回顾2018年机器视觉市场 2018年我国机器视觉产业的产值是84亿元，从2016年到2018年，年复合增长率是31%。图1下是2016年到2018年机器视觉行业的净利润额，可见从2016年到2018年是持续增长的，
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201909 机器视觉 3D 检测 嵌入式视觉
机器视觉介绍
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种）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，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险 [
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