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機器視覺是建立在計算機視覺理論工程化基礎上的一門學科,涉及到光學成像、視覺信息處理、人工智能以及機電一體化等相關技術。隨著我國制造業的轉型升級與相關研究的不斷深入,機器視覺技術憑借其精度高、實時性強、自動化與智能化程度高等優點,成為了提升機器人智能化的重要驅動力之一,并被廣泛應用于工業生產、農業以及軍事等各個領域。在廣泛查閱相關文獻之后,針對近十多年來機器視覺相關技術的發展與應用進行分析與總結,旨在為研究學者與工程應用人員提供參考。首先,總結了機器視覺技術的發展歷程、國內外的機器視覺發展現狀;其次,重點分析了機器視覺系統的核心組成部件、常用視覺處理算法以及當前主流的機器視覺工業軟件;然后,介紹了機器視覺技術在產品瑕疵檢測、智能視頻監控分析、自動駕駛與輔助駕駛與醫療影像診斷等四個典型領域的應用;最后分析了當前機器視覺技術所面臨的挑戰,并對其未來的發展趨勢進行了展望。希望為機器視覺技術的發展和應用推廣發揮積極作用。

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深度強化學習主要被用來處理感知-決策問題,已經成為人工智能領域重要的研究分支。概述了基于值函數和策略梯度的兩類深度強化學習算法,詳細闡述了深度Q網絡、深度策略梯度及相關改進算法的原理,并綜述了深度強化學習在視頻游戲、導航、多智能體協作以及推薦系統等領域的應用研究進展。最后,對深度強化學習的算法和應用進行展望,針對一些未來的研究方向和研究熱點給出了建議。

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為滿足智能制造企業對產品質量檢測的需求, 服務制造企業生產管理, 對缺陷檢測技術的研究現狀、典型方法和應用 進行梳理. 首先總結了磁粉檢測法、滲透檢測法、渦流檢測法、超聲波檢測法、機器視覺和基于深度學習的缺陷檢測技術的 優缺點; 對比分析了磁粉檢測法、滲透檢測法、渦流檢測法、超聲波檢測法、機器視覺檢測的主流缺陷檢測技術和基于深度 學習的缺陷檢測技術的研究現狀; 然后, 梳理了缺陷檢測技術在電子元器件、管道、焊接件、機械零件和質量控制中的典型應 用; 最后, 對缺陷檢測技術的研究情況進行了總結和展望, 指出該研究領域亟需解決的問題和未來發展的方向, 并從高精度、 高定位、快速檢測、小目標、復雜背景、被遮擋物體檢測、物體關聯關系等幾個方面總結近年來發表在 ICCV (International Conference on Computer Vision) 和 CVPR (International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 等 知名國際會議上相關論文的核心思想和源代碼, 為缺陷檢測技術的進一步發展提供理論和應用上的借鑒與參考.

//www.aas.net.cn/fileZDHXB/journal/article/zdhxb/2020/11/PDF/zdhxb-46-11-2319.pdf

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摘要: 工業4.0將工業制造流程以及產品質量優化從以前依照經驗和觀察進行判斷轉變為以事實為基礎, 通過分析數據進而挖掘潛在價值的完整智能系統. 人工智能技術的快速發展在工業4.0的實現中扮演著關鍵的角色. 然而, 傳統的人工智能技術通常著眼于日常生活、社會交流和金融場景, 而非解決工業界實際所遇到的問題. 相比而言, 工業人工智能技術基于工業領域的具體問題, 利用智能系統提升生產效率、系統可靠性并優化生產過程, 更加適合解決特定的工業問題同時幫助從業人員發現隱性問題, 并讓工業設備有自主能力來實現彈性生產并最終創造更大價值. 本文首先介紹工業人工智能的相關概念, 并通過實際的工業應用案例如元件級的滾珠絲杠、設備級的帶鋸加工機與機器群等不同層次的問題來展示工業人工智能架構的可行性與應用前景.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.200501

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摘要: 目標檢測算法應用廣泛,一直是計算機視覺領域備受關注的研究熱點。近年來,隨著深度學習的發展,3D圖像的目標檢測研究取得了巨大的突破。與2D目標檢測相比,3D目標檢測結合了深度信息,能夠提供目標的位置、方向和大小等空間場景信息,在自動駕駛和機器人領域發展迅速。文中首先對基于深度學習的2D目標檢測算法進行概述;其次根據圖像、激光雷達、多傳感器等不同數據采集方式,分析目前具有代表性和開創性的3D目標檢測算法;結合自動駕駛的應用場景,對比分析不同 3D 目標檢測算法的性能、優勢和局限性;最后總結了3D目標檢測的應用意義以及待解決的問題,并對 3D 目標檢測的發展方向和新的挑戰進行了討論和展望。

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