【摘 要】
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计算机视觉在智能制造工业检测中发挥着检测识别和定位分析的重要作用,为提高工业检测的检测速率和准确率以及智能自动化程度做出了巨大的贡献。然而计算机视觉在应用过程中一直存在技术应用难点,其中3大瓶颈问题是:计算机视觉应用易受光照影响、样本数据难以支持深度学习、先验知识难以加入演化算法。这些瓶颈问题使得计算机视觉在智能制造中的应用无法发挥最佳效能。因此,需要系统地加以分析和解决。本文总结了智能制造和计算
【机 构】
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中国科学院上海技术物理研究所,上海200083中国科学院大学,北京100049;上海科技大学信息科学与技术学院,上海201210;中国科学院上海技术物理研究所,上海200083;中国科学院上海技术物理
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计算机视觉在智能制造工业检测中发挥着检测识别和定位分析的重要作用,为提高工业检测的检测速率和准确率以及智能自动化程度做出了巨大的贡献。然而计算机视觉在应用过程中一直存在技术应用难点,其中3大瓶颈问题是:计算机视觉应用易受光照影响、样本数据难以支持深度学习、先验知识难以加入演化算法。这些瓶颈问题使得计算机视觉在智能制造中的应用无法发挥最佳效能。因此,需要系统地加以分析和解决。本文总结了智能制造和计算机视觉的概念及其重要性,分析了计算机视觉在智能制造工业检测领域的发展现状和需求。针对计算机视觉应用存在的
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