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標簽 > 3d視覺
2017年起至今蘋果一直推崇基于3D傳感技術(shù)的Face ID,由此實現(xiàn)安全快捷的3D面部識別,可極大提升驗證和支付等環(huán)節(jié)的便利性。為了實現(xiàn)3D傳感與全面屏的完美融合,OPPO Find X采用的是全隱藏式3D攝像頭模組
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3D視覺廣泛應(yīng)用到人臉識別、智能機器人、自動駕駛、ARVR等領(lǐng)域;比如,OPPO、華為和蘋果等公司推出的3D+AI識別功能,通過掃描人臉三維結(jié)構(gòu)完成手機...
3D視覺引導(dǎo)焊接件上料,為機器人裝上“眼”和“腦”
傳統(tǒng)的焊接自動化設(shè)備主要是通過人工來進行上料,在上料過程中,人工進行上料時會影響工作效率。且人工上料需要隨時有人在旁邊監(jiān)守進行補料,大大浪費人力資源,并...
抓取作業(yè)機器人3D視覺系統(tǒng)的設(shè)計方案
3D視覺技術(shù)作為新興的技術(shù)領(lǐng)域還存在很多亟待解決的問題,但2D視覺已不能滿足空間抓取的應(yīng)用要求。與2D視覺相比,3D視覺技術(shù)的優(yōu)點有哪些?
3D視覺同樣為傳統(tǒng)研究領(lǐng)域,但最近5年內(nèi)得到快速發(fā)展。與深度學習算法結(jié)合,在智能制造/機器人、自動駕駛、AR/VR、SLAM、無人機、三維重建、人臉識別...
3d視覺技術(shù)的優(yōu)勢是什么 3D視覺四大細分應(yīng)用趨勢分析
光源、相機國產(chǎn)化較高,鏡頭有待突破光源是機器視覺的照明系統(tǒng),決定了成像質(zhì)量和算法效果,也可以認為光源以及其成像的基礎(chǔ)。
2023-07-19 標簽:物聯(lián)網(wǎng)機器視覺人工智能 1.3k 0
針對以上問題,圖漾現(xiàn)推出標準化 3D 視覺軟包拆垛解決方案,結(jié)合3D機器視覺、深度學習技術(shù)及自研配套軟件RVS-SE,系統(tǒng)性解決軟包柔性、形狀不規(guī)則、緊...
目前工業(yè)機器視覺系統(tǒng)主要采用的是傳統(tǒng)的基于規(guī)則學習的思路。以缺陷檢測為例,首先需要人去總結(jié)缺陷的類型,提取出判斷各類缺陷的特征,再通過大量的含特征的樣本...
2023-06-21 標簽:機器視覺成像系統(tǒng)3D視覺 1.3k 0
應(yīng)用案例 | 深視智能3D視覺相機在汽車方向盤殼體間縫隙測量中的高速應(yīng)用
01項目背景在現(xiàn)代汽車制造業(yè)中,汽車方向盤的品質(zhì)和裝配精度對于駕駛體驗和安全性至關(guān)重要。方向盤殼體間縫隙的測量是確保方向盤裝配質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。由于現(xiàn)...
安森美Hyperlux ID系列深度傳感器技術(shù)介紹
現(xiàn)代工業(yè)自動化的成功離不開3D視覺技術(shù)的強大功能。傳統(tǒng)的2D傳感器只能提供平面圖像,這使其在設(shè)備檢測等應(yīng)用中的效能大打折扣。
探索ICLR‘24 Spotlight中的首個十億級別3D通用大模型
Uni3D在少樣本點云部件分割任務(wù)上也展示出了卓越的性能。下表結(jié)果顯示,在各種實驗條件下,Uni3D的性能都明顯優(yōu)于Point-BERT等基線方法。
VMC-1000工控機在機器視覺行業(yè)中的應(yīng)用
機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。簡單說來,機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。
環(huán)境感知是自動駕駛的第一環(huán),是車輛和環(huán)境交互的紐帶。一個自動駕駛系統(tǒng)整體表現(xiàn)的好壞,很大程度上都取決于感知系統(tǒng)的好壞。目前,環(huán)境感知技術(shù)有兩大主流技術(shù)路線
汽車底盤是汽車的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu),起著承載、支撐、傳輸動力、消除振動多重作用,主要由傳動系統(tǒng)、行駛系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、制動系統(tǒng)等組成。底盤總成零部件種類繁多、涉及工...
2D視覺技術(shù)主要在二維空間下完成工作,三維信息基本上沒有得到任何利用,而三維信息才真正能夠反映物體和環(huán)境的狀態(tài),也更接近人類的感知模式。近年來,學術(shù)界和...
方案概述在多個行業(yè)中,貨物轉(zhuǎn)運和柔性生產(chǎn)線至關(guān)重要。傳統(tǒng)人工或簡單機械拆垛方式效率低下,易出錯,難以適應(yīng)大規(guī)模、高頻次的貨物處理需求。因此,基于3D視覺...
移動機器人應(yīng)用所面臨的場景非常多樣,目前的自然導(dǎo)航技術(shù)不足以應(yīng)對所有的情形,隨著未來AMR應(yīng)用的進一步深入,導(dǎo)航技術(shù)仍是移動機器人需要突破的重點。
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