江西人工智能视觉检测

时间：2021年06月10日来源：

工业相机和镜头：**于工业场景的智能摄像头，具备超高速成像、低畸变、精密测量等特性，电子、芯片、半导体等行业还需要实现高精密级成像，以支持物体的高速检测、识别、以及测量。

光源系统：不同机器视觉系统有着不同的光源系统，这与具体的环境以及要求相关，如光的强度、颜色、均匀性、光源的结构、大小、照射方式、以及被测物体的光学特性、距离、物体大小、背景特性等。同时还与检测物体的特性、工作环境等因素相关。

视频采集卡：视频采集卡的作用是将工业成像系统与边缘计算终端连接起来，它从摄像头中获得数据，然后转换成边缘计算终端能够处理的信息。

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上海欧普泰科技创业股份有限公司的从去年开始国内很多城市展会上，我们可以发现人工智能已不仅*存在于计算机视觉领域，ISP、传输、存储、运维等环节人工智能都开始发挥效能。越来越多的企业推出集成AI技术的系列化、平台类产品。

在硬件产品端，海康威视基于场景需求定义AI应用，推出AI多摄系列产品，通过一台设备多镜头的组合联动，兼顾同一场景下不同视角、不同参数、不同功能的需求，提升单点设备的数据价值密度，实现对全场景的感知、全要素的提取及全数据的关联；

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人工智能应用程序的特点是是不确定性和概率性、对大数据具有依赖性、随机性的输入/输出、难以预测所有应用场景、需要从过去的行为中不断自我学习。传统的方法和测试工具将不能满足测试这些系统的需要。

为什么我们需要担心测试策略呢?软件测试是一个先进并且是在不断进步的领域，已经存在了几十年。测试人工智能应用程序与其他传统应用程序有何不同?

答案是：基本的区别是很少的。

所有人工智能系统都是由巨大而多样的数据驱动的，在做出任何决定之前都需要进行处理。这些数据可以是任何格式——文本、语音、图像、视频……来源也各不相同。这些数据可能是一次性摄入的，也可能是一个连续的过程。数据极其重要，是人工智能系统所采取的任何预测、决定或行动的基础。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分***的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 [1] 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体**流行语”。

计算机视觉技术初步具备了类似人类对图像特征分级识别的视觉感知与认知机理,拥有速度快、精度高、准确性高等一系列优点。计算机视觉技术主要实现产业应用中对图像或视频内物体/场景识别、分类、定位、检测、图像分割等功能的需求,因此被广泛应用于实现视频监控、自动驾驶、车辆/人脸识别、医疗影响分析、机器人自主导航、工业自动化系统、航空及遥感测量等领域。

MarketsAndMarkets报告显示:2017年基于人工智能的计算机视觉全球市场规模为23.7亿美元,预计2023年会达到253.2亿美元。预测期(2018-2023)内复合年增长率47.54%。

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随着劳动力价格的上涨，中国制造业的“人口红利”正在不断消失，同时，技术进步和产业升级导致“机器”成本逐渐降低，“机器换人”已经成为一种新的发展趋势。SGS等**检测机构已经陆续开发了基于机器人的智能化检测系统。利用机器人的优势，可达到极高的效率、精度和一致性，同时有效降低人工操作及人为错误对检测质量和效率的影响。此外，在劳动强度大，环境恶劣的情况下，智能机器人的使用显得尤为重要。例如在集装箱检验检疫熏蒸处理上，基于智能移动机器人平台能够取代人力完成溴甲烷、磷化氢、乙酸乙酯等熏蒸剂的投放、浓度检测、环境残留检测等工作，把作业人员从有害危险及恶劣的环境中解放出来。江西人工智能视觉检测

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