蘇州市奧德萊電氣設(shè)備有限公司機器視覺緊追猛趕終與機器人齊駕并驅(qū)新的計算機視覺進展到程度？2015年12月13日，烏鎮(zhèn)世界互聯(lián)網(wǎng)大會舉辦前夕，第14屆國際計算機視覺大會（ICCV）在南美智利舉辦，這場2年一屆的盛會，展示了這一領(lǐng)域的近突破。本屆ICCV被微軟亞洲研究院搶走了頭條。他們的視覺計算組研發(fā)出全新深度學(xué)習(xí)方法，具備152層類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，比原先多出132層，即用同樣的百萬比資料就可以訓(xùn)練出深層的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些先進的深度學(xué)習(xí)類神經(jīng)網(wǎng)路，能將照片中的車、房、人、物……等等一千類物件地識別出來，平均錯誤率從幾年前的動輒50%，到今年已經(jīng)降到3%，已可接入實際應(yīng)用。蘇州市奧德萊電氣設(shè)備有限公司在的應(yīng)用中，三個關(guān)鍵的要素決定了傳感器的選擇：動態(tài)范圍、速度和響應(yīng)度。動態(tài)范圍決定系統(tǒng)能夠抓取的圖像的質(zhì)量，也被稱作對細節(jié)的體現(xiàn)能力。傳感器的速度指的是每秒鐘傳感器能夠產(chǎn)生張圖像和系統(tǒng)能夠接收到的圖像的輸出量。響應(yīng)度指的是傳感器將光子轉(zhuǎn)換為電子的效率，它決定系統(tǒng)需要抓取有用的圖像的亮度水平。傳感器的技術(shù)和設(shè)計共同決定上述特征，因此系統(tǒng)開發(fā)人員在選擇傳感器時必須有自己的衡量標準，詳細的研究這些特征，將有助于做出正確的判斷。蘇州市奧德萊電氣設(shè)備有限公司協(xié)處理器。在機器視覺圖像采集與分析的過程中，圖像質(zhì)量占了重要的關(guān)鍵。如果可以在圖像進入分析之前，就對采集的圖像進行質(zhì)量優(yōu)化，可確保圖像分析的正確。在過去的應(yīng)用中，圖像數(shù)據(jù)采集到系統(tǒng)后，必須通過系統(tǒng)處理器進行計算與圖像質(zhì)量優(yōu)化，因為受限于CPU計算資源，能夠處理的圖像數(shù)據(jù)量也會受到限制。然而，若能通過FPGA的支持，將圖像的矩陣計算，在進到CPU計算之前，即做好過濾以及優(yōu)化的處理，可以大幅加速圖像處理的性能，降低CPU資源，一方面可以把系統(tǒng)資源留給機器視覺系統(tǒng)的核心—圖像算法，另一方面可以更實時的處理大數(shù)據(jù)量的圖像，讓高速以及復(fù)雜的圖像處理與分析，得以被實現(xiàn)，預(yù)處理功能例如查找表（lookuptable）、感興趣區(qū)域（ROI，RegionofInterest)，陰影校正(ShadingCorrection)等圖像質(zhì)量優(yōu)化功能。