机器视觉的挑战对AI来说什么样的形状算是脏污
发布时间：2021-10-28 16:08:45 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：思谋科技智能制造业务总经理刘刚介绍，超过93%的客户希望在将来的2-5年之内能够进行大规模的人工智能项目的部署，并且希望用人工智能去提升整个制造业水平。但是只有不到10%的客户认为人工智能在过去的实施项目中帮助他们实现了预期。他认为，交付周期过长、
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思谋科技智能制造业务总经理刘刚介绍，超过93%的客户希望在将来的2-5年之内能够进行大规模的人工智能项目的部署，并且希望用人工智能去提升整个制造业水平。但是只有不到10%的客户认为人工智能在过去的实施项目中帮助他们实现了预期。他认为，交付周期过长、投入成本巨大、人才短缺等都是制约中国智能制造的问题。
同时，应用场景的复杂化也对在机器视觉的应用提出更高的要求。随着电子消费制造场景中，零部件尺寸越来越小，对精度的要求越来越高，无序抓取的应用场景越来越多，电子产品外观检测中的脏污难识别等，机器视觉应用的准确度、稳定性要求更高。
人的感知主要依赖视觉，智能感知核心是机器视觉。以机器视觉为核心的智能感知，正在与实体经济深度融合，推动制造业转型升级。
思谋科技董事长、香港中文大学终身教授贾佳亚表示，机器视觉会成为智能制造企业的必选项，因为它可以使人工智能技术充分落地，能够提升数据的处理，最后实现价值的最大化。
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