视觉机器
-
-
深度学习VS传统图像处理：仓储视觉机器人的效率对比
一、传统算法的隐形成本在仓储视觉机器人的应用中，传统算法虽然曾经发挥过重要作用，但随着技术的发展和应用场景的复杂化，其隐形成本逐渐凸显。以货位识别精度为例，传统算法在处理复杂环境下的图像时，往往需要大
-
深度学习VS传统算法：谁在视觉机器人边缘计算中更胜一筹？
一、实时推理速度的隐形战场在视觉机器人边缘计算处理模块应用于教育领域和智能安防监控的场景中，实时推理速度可谓是一场隐形的激烈战斗。以图像识别为例，在智能安防监控里，每一秒的延迟都可能导致关键信息的遗漏
-
为什么90%的焊缝检测仍依赖传统方法？
一、传统检测方法的成本临界点在金属焊接领域，传统检测方法在很长一段时间内占据着重要地位。以汽车制造中的焊缝跟踪应用为例，传统人工焊接检测主要依赖工人的肉眼观察和简单的测量工具。在电弧焊和激光焊接中，传
-
-
油污检测算法VS传统方法：谁更胜一筹？
一、油污检测的精度革命：误报率跌破5%大关在石油化工巡检这个领域，油污检测的精度一直是大家关注的焦点。过去，行业内的油污检测误报率平均在15% - 20%左右，这意味着每检测100个油污点，可能就有十
-
为什么深度学习在自动化控制中如此关键？
一、神经网络的容错革命在电商物流计数应用以及包装流水线视觉机器人计数设备的领域里，神经网络带来了一场容错革命。传统的计数设备在面对复杂的包装环境、多样的产品形态时，很容易出现计数错误的情况。比如，当产
-
-
-