“机械视觉”的寻衅：对于AI来说什么样的外形算是脏污

工业4.0阶段，人工智能与实体经济尤其是制造业的深度领悟已经成为行业共识。

思谋科技智能制造业务总经理刘刚先容，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支配，并且希望用人工智能去提升全体制造业水平。
但是只有不到10%的客户认为人工智能在过去的履行项目中帮助他们实现了预期。
他认为，交付周期过长、投入本钱巨大、人才短缺等都是制约中国智能制造的问题。

同时，运用处景的繁芜化也对在机器视觉的运用提出更高的哀求。
随着电子消费制造场景中，零部件尺寸越来越小，对精度的哀求越来越高，无序抓取的运用处景越来越多，电子产品外不雅观检测中的脏污难识别等，机器视觉运用的准确度、稳定性哀求更高。

人的感知紧张依赖视觉，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领悟，推动制造业转型升级。

思谋科技董事长、喷鼻香港中文大学终生教授贾佳亚表示，机器视觉会成为智能制造企业的必选项，由于它可以使人工智能技能充分落地，能够提升数据的处理，末了实现代价的最大化。

机器视觉在电子消费生产制造领域的运用最为范例。
比较于人，机器具有更高的精确度、稳定性和持久度。
为办理消费电子行业中共性的人力本钱、员工流动性、产品质量掌握等痛点问题，企业将机器视觉运用于生产制造各个环节，如高下料、贴辅料、尺寸丈量、识别、检测、点胶工艺等。

闻泰科技副总裁郭洪涛表示，机器视觉的特点首先是柔性化，机器视觉相称于一个标准品、一个相机、一个镜头、一个光源，可以拍照，通过图像处理的办法去做一些检测，它可以适用不同的产品，柔性化很强；第二是无打仗；第三是可以信息化，可以把数据通过处理的办法，用算法检测和识别出来，同时把相应的信息写入系统，为算法的迭代、工艺的优化等打下很好的根本，以是机器视觉在消费电子领域用得越来越广。

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