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天津理想动力科技有限公司是集研究、开发、生产和销售为一体，专门从事生产自动化和机器人应用技术领域的新型科技类公司。主营：全自动口罩机、打磨机器人、分拣机器人、焊接机器人、码垛机器人、喷涂机器人、压铸机器人等，欢迎各位致电来访！

影响视觉检测行业的新技术趋势包括嵌入式视觉，深度学习和不可见光成像的有效性。随着技术的进步和智能工厂的发展，视觉检测设备在过去十年中发生了巨大变化。预计到2022年，***视觉检测设备市场将增长近一倍，达到136.2亿美元，因为行业对质量检测的要求增加了。亚太地区将继续成为***大的市场，到2022年将占收入的38.4％。在技术，灵活性，效率和准确性方面表现出高度创新的外观检测供应商将在不断发展的市场中取得大的成功。尽管***经济的不确定性将影响外观检测行业，但行业协会和普遍认为这不会造成严重损害。借助深度学习软件，嵌入式视觉等硬件平台有望蓬勃发展，工厂级别的传统应用程序也将保持强劲增长。那么，下面我们来看下影响视觉检测行业的三大趋势。一、嵌入式视觉将继续增长得益于越来越多的行业应用程序的支持，嵌入式视觉将继续快速增长，例如自动驾驶，生命科学，消费电子，边境监控和农业等。处理能力大大增强，内存变得非常便宜。用户可以选择一个非常小的相机，并使用来自不同来源的云数据。将这些因素与机器学习结合在一起时，如果使用单独的软件包，则具有内在的愿景。客户希望系统集成商为其开发整个嵌入式视觉系统。嵌入式视觉使智能相机达到了其初的意图，即在非常小的外壳内，尽可能靠近图像传感器以进行图像处理视频分析。为了响应嵌入式视觉市场，我们开发了为了在低成本，低功耗平台（从摄像机设计到FPGA编程）中快速提供特定于应用程序的解决方案，该平台可以集成人工智能和深度学习功能。

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自动化（Automation）是指机器设备、体系或进程（出产、办理进程）在没有人或较少人的直接参与下，按照人的要求，经过主动检测、信息处理、分析判断、操作控制，实现预期的目标的进程。在以前，人们提起主动化，大多数认为是由人力手工操作转变成人力经过操作机器机械进行作业的一门技能。跟着主动化的普及应用，人们开始发现，实践上主动化不仅仅是单纯的操作工具变换，它全的代替了人的体力与脑力劳动，能够主动地进行运作。如今，机器视觉“加盟”外观检测设备，让自动化晋级成了一个独立完整的体系，也增加了机器视觉技能的应用领域。我们知道，机器视觉体系首要包含光源、镜头、高速相机、图画采集、图画处理软件等这几个部分，其技能原理是使用本身配备的感测视觉机器，实现人眼的视觉辨识功能。如果说之前在人们的认识中，主动化已经拥有了双手与大脑，现在因为机器视觉“加盟”主动化的行为，能够说是为主动化技能又装上了眼睛。一台具备大脑、眼睛与双手的机器***有能力替代人力，主动完成作业项目。机器视觉“加盟”外观检测设备后对人工检测的替代，是大势所趋的结果。为什么呢？我们在以下三个方面进行分析：首先，厂家目前面临招人难、薪酬要求高的局势，在劳动力方面所需花费越来越多，主动化技能就可认为厂家节省很大的人力需求。其次，机器视觉独有的非触摸性主动化检测技能，增加了***性，对于一些需要在恶劣环境下的作业要求，也能够得到很大的改善。后，机器视觉能快速获取信息，简单自动处理，大大提高了出产功率和主动化程度以及信息的整合能力。所以外观检测设备可以说是爆人工检测，这也将成为大势所趋。

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中国是红枣的主要出产国，红枣作为我国的一个重要经济作物，对其进行质量检测和分级的要求越来越高，目前传统的检测分级手段主要有：1）手工分类：在国内外具有成熟的分类方法，利用反转分式和传送带式分级台，这两种方法是用肉眼区分，存在分级精度低，视觉疲劳，分级效率低的问题，造成了红枣及其他农产品分级销售困难和出口困难等问题。2）机械化分级：大小分级机及重量分级机，这种方法只能根据农产品的大小和重量分级。尺寸分级机的工作原理一般是利用孔、间隙等方式来判断水果大小，然后根据水果横径的大小进行分级。重量分级机是根据水果重量进行分级，应用于红枣等特殊果类时不能兼顾其表面裂缝、痕、霉变等重要特质。3）光电分级:目前使用普遍的分选方法，它是利用农产品表面对不同波长范围内的光的吸收和反射来分析其颜色特征，从而决定水果的质量等级。按照光的波段范围来分，可分为可见光检测和近红外检测。但是这个方法仅仅对果蔬的表面颜色特征进行判断，而忽略其它方面的特征，故存在很大的片面性，不适合红枣或其他果蔬品质面检测的需要。