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自動化需要高可靠、高精度、低成本3D機器人視覺解決方案
準是機器人技術(shù)中許多問題的關(guān)鍵，從物體檢測和跟蹤到獲得點云數(shù)據(jù)，模糊的圖像實際上是在高度混亂和惡劣的生產(chǎn)場景中獲得良好精度的核心挑戰(zhàn)，例如在煙塵和酷熱的隨意放置的流水線上。
來自加拿大SFU大學實驗室的DaoAI Robotics 創(chuàng)造了一種基于深度學習的DaoAI稀疏聚合神經(jīng)網(wǎng)絡算法，實現(xiàn)了基于機器自主學習(AutoML)的物體自動識別技術(shù)系統(tǒng)，該技術(shù)使用龐大的通用數(shù)據(jù)集疊加特定的應用數(shù)據(jù)集，使得超過1000層的大型神經(jīng)網(wǎng)絡推理算法能夠成功應用于數(shù)據(jù)量有限的實際應用項目。對于新產(chǎn)品的識別訓練，僅僅需要一張照片，搭配DaoAI的機器人控制系統(tǒng)就可以實現(xiàn)自動的機器學習，對于物體進行高可靠的識別。
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