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更新時間:2023-02-16 08:01:44瀏覽次數(shù):437次
聯(lián)系我時,請告知來自 智能制造網(wǎng)MV-AI1000 AI-VISION科研應用開發(fā)平臺
MV-VS220-A雙目立體視覺系統(tǒng)開發(fā)
人工智能發(fā)展所必需的四個要素:應用場景、大數(shù)據(jù)、計算能力和人才。而在場景確定、大數(shù)據(jù)豐富和計算能力不斷提升的今天,人工智能人才的培養(yǎng)就顯得尤為重要。人工智能技術(shù)包括:圖像分析理解、自然語言識別、語音識別、機器人行為學等。不管是哪種應用,人工智能的核心都是“機器學習”——先對已知數(shù)據(jù)“降維”,再對目標網(wǎng)絡(luò)“訓練”,進而生成所需要的“成熟分類網(wǎng)絡(luò)”。
在這些應用場景中,基于圖像的深度學習所采用的數(shù)據(jù)維度是最多的,應用范圍也是的。維視智造集合十幾年的機器視覺產(chǎn)品研發(fā)經(jīng)驗和院??蒲薪虒W特點,創(chuàng)新性的推出了“MV-AI-VISION科研應用開發(fā)平臺”專門解決“人工智能”技術(shù)在機器視覺領(lǐng)域的學習和落地應用訓練。
任何需要深度學習技術(shù)解決的項目,都可以在“MV-AI1000”上做開發(fā)設(shè)計。
基于英特爾EIS平臺的源碼級深度學習實驗課程
功能特點 FUNCTION
1.精準(圖像)大數(shù)據(jù)采集——提供同分辨率、同維度、同參數(shù)下細分行業(yè)“精準圖像大數(shù)據(jù)集”的自動采集。這是“人工智能”技術(shù)在機器視覺領(lǐng)域落地應用的“數(shù)據(jù)”基礎(chǔ)。
基于“MV-AI1000平臺”的瓶蓋缺陷數(shù)據(jù)(部分)
2.機器學習基礎(chǔ)到應用——基于OpenVINO提供包括圖像標記、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練等實驗項目。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練
3.源碼級的“深度學習”實驗項目——基于OpenVINO提供“成熟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的調(diào)用、調(diào)參等實驗項目。
源碼級的EII平臺搭建實驗
4.深度學習場景落地應用平臺——基于英特爾EII平臺的深度學習場景落地部署。
5.豐富的教學資源
平臺配備“目標圖像獲取”、“圖像預處理”、“深度學習”、“PLC編程”、“數(shù)據(jù)通訊”等多個實驗教學項目,鍛煉學生的個人能力、溝通交流能力、團隊協(xié)作能力。
缺陷檢測 基于英特爾EIS平臺的PCB缺陷檢出 | |
模式識別 輕量級“物體識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)” | ![]() |
目標跟蹤 輕量級“人臉檢出”模型 | ![]() |
缺陷及分選 基于深度學習的瓶蓋生產(chǎn)問題分類 | ![]() |
典型案例 CASE
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水果分選——基于“紅通道”的蘋果顏色分級 | PCB板缺陷檢測——自適應缺陷檢測 |
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智能抓取——智能特征識別定位 | 復雜環(huán)境的字符識別——智能多模板字符匹配 |
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