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机器视觉紧追猛赶 终与机器人齐驾并驱新的计算机视觉进展到什么程度？
2015年12月13日，工业相机支架，乌镇世界互联网大会举办前夕，工业相机 温度，第14届国际计算机视觉大会（ICCV）在南美智利举办，池州工业相机，这场2年一届的顶尖盛会，展示了这一领域的最近突破。本届ICCV被微软亚洲研究院抢走了头条。他们的视觉计算组研发出全新深度学习方法，具备152层类神经网络，比原先多出132层，即用同样的百万比资料就可以训练出深层的类神经网络。这些先进的深度学习类神经网路，能将照片中的车、房、人、物……等等一千类物件精准地识别出来，平均错误率从几年前的动辄50%，到今年已经降到3%，已可接入实际应用。
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机器视觉：当机器学会观察和思考
机器视觉系统已经成为工业生产不可或缺的一部分。它们能够完成高质量测试、引导机器、控制工艺、识别组件、读取编码并为优化生产提供极有价值的数据。就在生产工艺中采集与解读信息的数量而言，任何组件都比不上机器视觉系统。“在我看来，它是成功实现‘工业4.0’的关键技术。” Noffz博士说。
Heinol-Heikkinen补充道，“利用各种可能性实现机器视觉整合标准化之后，它就不仅仅是一套检查系统，而是真正的生产优化控制系统。”
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