机器视觉资讯20231207

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视觉招聘小黑板

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行业资讯

怎么解决Kubernetes在生产中使用过于复杂的问题？ 2023-12-05 23:08

我认为纯粹的K8s使用并不复杂，弄明白以下几点，对于正常的应用部署和运行来说就够了：

Runtime和镜像编译

Workload的使用场景和资源分配

服务的Ingress和负载均衡

应用封装和部署方式，如Helm

但K8s真正难的是整个基础设施生态的建设和运维，如果是全开源自建集群，则会面临如下难点：

集群建设和维护

集群的安装、配置、升级（包括K8s升级、节点服务器操作系统升级）。

日常维护，如节点扩缩容、节点巡检、K8s组件监控、应急和故障排查。

集群备份和恢复，特别是etcd的备份恢复。

这些维护工作的难点不是技术问题，而是标准化、系统化的操作，形成SOP和变更管理流程，以控制和规避纯人工操作带来的风险。这样就必须投入人力编写升级脚本、SOP手册、构建控制流程。

2. 监控体系建设

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What is Computer Vision in 2024? A Beginners Guide： 2023-12-06T13:00:00+00:00

Introduction

One field that has seen an extraordinary surge in growth and innovation in recent decades is Artificial Intelligence. From humanoid robots like Sophia, capable of mimicking human interactions, to renowned models like ChatGPT, known for its ability to comprehend and generate human-like text, and even Amazon’s voice-controlled virtual assistant,

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http://china-vision.org/train-teachers-detail/216560.html： 2023年12月26日

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http://china-vision.org/train-teachers-detail/216559.html： 2023年12月26日

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Teledyne 全新图像采集卡支持高速 GigE Vision® 相机--机器视觉网 2023-12-06 11:06:35

2023-12-06 11:06:35 来源: 中国机器视觉网

Teledyne DALSA 新推出的 Xtium™2-XGV PX8 是一款兼容 GigE Vision® 的图像采集卡，它采用实时解包引擎，将 GigE Vision® 图像包转换为随时可用的图像。它还运用硬件辅助数据包重发逻辑提高图像传输的可靠性并减少 CPU 开销(占用率)。Xtium2-XGV PX8 可从单个或多个独立的 10、5、2.5 或 1GigE Vision 面阵相机、线阵相机和三维形貌传感器(3D相机)采集图像。

Teledyne 的 Xtium™2-XGV PX8 图像采集卡，支持高速 GigE Vision® 相机

新款 Xtium2-XGV PX8 沿袭了 Teledyne DALSA 的 Xtium2 系列图像

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励精图治，江苏汇林智能制造有限公司再创辉煌--机器视觉网 2023-12-06 14:40:52

2023-12-06 14:40:52 来源: 中国机器视觉网

日前，记者获悉，汇林智能随着公司的扩大，整体搬迁到江苏省常熟市新购办公生产大楼。

汇林智能制造自成立以来，一步一个脚印，取得了辉煌的成绩。该公司始建于2012年，从无到有，从小到大，至今已是11个年头。期间的发展历程见证了这样的道理：企业发展壮大离不开和谐的团队，更依赖广大员工的勤奋与智慧。

回顾过去，总结所走过的路，值得铭记的经验是：必须跟紧时代前进的步伐，真正做到为客户提供最优质的服务；必须把稳定和创新结合起来，把与时俱进融入到各项工作中。

本次乔迁标志着公司的发展迈上了一个新的台阶，新的办公条件不但满足了公司业务发展的需要，而且为员工提供了人性化的办公环境，是公司进步的一个里程碑。过去已成为历史，从今开始迈出新的一步。

汇林公司致力

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奥比中光荣获全国首批人工智能5A级企业认证--机器视觉网 2023-12-06 11:27:17

2023-12-06 11:27:17 来源: 中国机器视觉网

12月5日，全国首批人工智能企业等级评定颁奖仪式在深圳举行，奥比中光作为国内机器人及AI视觉头部企业荣获人工智能AAAAA级企业评定。本次评选由深圳市人工智能企业等级评定委员会组织开展，经过企业创新能力、产品和服务等多维度层层筛选，共有36家人工智能企业脱颖而出，其中5家头部企业获评5A级。

奥比中光聚焦的3D视觉感知技术是为人工智能提供三维视觉能力的关键共性技术，旨在为多元机器人装上“智慧眼睛”，让机器人在各类环境下都能够“看懂世界”。自2013年成立以来，奥比中光聚焦AI 3D视觉底层芯片、算法的研发，是全球少数几家掌握核心技术并实现百万级面阵3D视觉传感器量产的企业；公司提供的3D视觉传感器广泛应用于机器人、三维扫描、生物识别、AIOT等

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Zebra推出2合1工业级平板电脑ET80/ET85，既能为业务效率提速，又能为业务安全护航--机器视觉网 2023-12-05 11:25:07

2023-12-05 11:25:07 来源: 中国机器视觉网

斑马技术为您重磅推出 工业级坚固型平板电脑 Zebra ET80/ET85 ，既能为业务效率提速，又能为业务安全护航。

ET80 / ET85 工业级平板电脑，究竟具备什么样的特性呢？

· 轻盈上阵，专为关键任务而诞生

ET80/ET85坚固型平板电脑机身轻薄、超乎预期。您能够轻松携带至多种工作场合，即使是在路上，当放置在车载底座时，其小巧的外形既能确保司机拥有充分可视性从而提高安全性，同时还可方便司机查看屏幕上丰富的信息。它具备的出色人体工程学设计，能满足急救人员、现场服务团队、制造行业生产线工人等多场景的轻松应用需求。

· 二合一设计，轻松转换尽显灵活

ET80/ET85的二合一设计使其拥有更佳的灵活性。您只需连接或拆下坚固的键盘，

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全国首批人工智能企业等级评定结果揭晓 跨维智能荣获3A级企业认证--机器视觉网 2023-12-07 15:28:06

2023-12-07 15:28:06 来源: 中国机器视觉网

12月5日，全国首批人工智能企业等级评定颁奖仪式在深圳南山举行，跨维智能作为国内3D视觉头部企业荣获人工智能AAA级企业评定。此次评定由深圳市人工智能企业等级评定委员会组织开展，经企业申报和资料初审阶段、设立机构规范开展评定工作阶段、实地核查阶段、专家评审、综合评定等级、评定结果公示等程序后完成评定，云天励飞、思谋、优必选、跨维智能等36家人工智能企业脱颖而出。

作为业内领先的人工智能企业，跨维智能致力于以Sim2Real AI技术引领三维视觉前沿解决方案，旨在将先进的三维几何深度学习技术赋能机械臂柔性操作等垂直领域，为客户提供AI视觉算法、3D智能相机及高性价比的软硬件一体化三维视觉解决方案，让机器人以灵活主动的方式完成复杂环境下基于三维视觉

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中国气象局与华为签署深化战略合作协议，加快推进新型信息技术在气象领域应用和自主创新--机器视觉网 2023-12-07 15:04:51

中国气象局与华为签署深化战略合作协议，加快推进新型信息技术在气象领域应用和自主创新

2023-12-07 15:04:51 来源: 中国机器视觉网

2023年12月5日，中国气象局与华为技术有限公司（以下简称“华为”）在北京签署深化战略合作协议。中国气象局党组书记、局长陈振林，华为常务董事、ICT基础设施业务管理委员会主任、企业BG总裁汪涛出席活动并见证签约。中国气象局党组成员、副局长张祖强，华为副总裁吴刚代表双方签约。华为副总裁吴辉出席。根据协议，双方将围绕高性能计算、人工智能应用、关键基础设施信息化、自主创新、气象服务华为终端应用等方面深化业务合作。

中国气象局与华为深化战略合作协议签署

陈振林代表中国气象局党组感谢华为长期以来对气象事业发展的支持，充分肯定双方自2019年签署战略合作框架协议以来在

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吉诺科技新品AS-i线缆转换器，让网络互联更加便捷--机器视觉网 2023-12-07 10:56:42

2023-12-07 10:56:42 来源: 中国机器视觉网

AS-i 是执行器传感器接口(Actuator SensorInterface)的缩写，可通过同一根双芯扁平电缆传输信号和供电，自由拓扑网络结构，如树型、环型、星型、线型等。由于AS-i从站模块接口类型及其连接线缆的多样性，吉诺科技推出多种 AS-i 线缆转换器等相关附件，以实现复杂的网络结构。

新品爆款

ASI-CABLE/CP-M78K、ASI-CABLE/CP-M78Z：7/8”5芯(孔座/针座) 转AS-i扁平线缆；2组不同方向的AS-i 线缆安装卡槽；布线更加灵活方便；通过AS-i穿刺技术安装更加便捷；防护等级IP67。

ASI-CABLE/CP-M12K：M12A-code孔座转ASi扁平线缆；通过ASi穿刺技术安装更加便捷；防

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锂电池极耳焊印位置&外观缺陷检测--机器视觉网 2023-12-06 14:32:11

2023-12-06 14:32:11 来源: 中国机器视觉网

面向动力电池大规模制造时代，新工艺、新技术的“战火”，已经从核心工序设备延伸到关键部件。帮助动力电池企业提高产品品质、降低缺陷率、提升制造效率，不仅是行业共同面临的挑战，也是后来者实现弯道超车的机遇。

面向TWh时代，锂电制造体系内外“暗流涌动”，产业链内部的大需求、快节奏与外部大环境的不确定性相互拉锯。在锂电池生产的各个环节中，机器视觉凭借精确高、速度快、可靠性强、信息集成等优点为锂电池的产品质量保驾护航。

华汉伟业作为锂电池视觉检测系统优质提供商，在锂电池行业沉淀着丰富的实战经验和行业视觉系统开发经验，能够快、准、稳地赋能动力锂电行业产线智能化升级转型，做好品质管控，降低人工成本。

电芯是锂电池的核心部分，锂电池芯的结构分为正负电极片、

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梅卡曼德AI+3D视觉技术，助力发动机生产组装多环节效率及品质提升--机器视觉网 2023-12-06 14:15:41

2023-12-06 14:15:41 来源: 中国机器视觉网

发动机是汽车、工程机械、农机设备、船舶等机械设备重要的动力装置。发动机总成由许多零部件组成，但其生产组装过程往往存在工件种类繁多、工艺流程复杂、生产质量要求高等问题。

发动机制造厂商也在寻求自动化技术来提高产能和产品品质。梅卡曼德携手集成商伙伴，为众多发动机制造厂商提供了柔性易用的AI+3D视觉方案，助力发动机生产组装多环节自动化、柔性化升级。

发动机产线改造目的

发动机总成

提升效率：发动机由近百种零部件组成，其零部件生产及组装过程存在大量上下料需求，人工操作强度大、效率不稳定。

提升产品质量：发动机对汽车性能和可靠性作用关键，发动机零部件生产及后续组装过程对于精度要求非常高，以保证最终成品质量。

提升柔性：示教法需对来料用工装

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维感科技3D ToF相机户外人体姿态识别--机器视觉网 2023-12-06 14:08:43

2023-12-06 14:08:43 来源: 中国机器视觉网

应用介绍

一个体育训练中心或专业体育队可能需要对运动员在户外进行的训练活动进行监测和分析，以改善技能和预防伤害。将3D ToF深度相机安装在训练场地的适当位置，可以捕捉运动员的三维姿势和动作；通过分析这些数据，教练和运动科学家可以评估运动员的姿势，检测其潜在的问题，并提供实时反馈。此外，他们还可以根据数据调整训练计划，以优化运动员的表现和健康。此应用可广泛适用于瑜伽、重量训练、敏捷性训练等室内室外活动。

方案优势

1. 精准的姿势分析：3D ToF相机提供高精度的深度信息，能够更准确地捕捉运动员的姿势和动作。

2. 实时反馈：运动员可以在训练过程中即时收到有关他们姿势的反馈，有助于改进技能和避免不正确的动作。

3. 伤害预防：通过监测不

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“自动化+模块化”解决方案加速物流自动化--机器视觉网 2023-12-06 13:58:13

2023-12-06 13:58:13 来源: 中国机器视觉网

当下，物流行业正面临着一系列严峻挑战，诸如劳动力成本不断攀升、消费者需求日益高涨以及全球经济不稳定和数字化转型的等多重因素。物流企业在满足客户需求的同时，不得不应对着消费者对快速交付、可靠性和可追踪性等高标准要求的压力。面对如此复杂多变的环境，物流行业迫切需要寻求创新的解决方案，以应对并克服这些挑战。

在此背景下，康耐视为物流行业打造了一系列“自动化+模块化”的智慧解决方案，以应对当前的物流挑战。该系列解决方案从多个关键角度出发，不仅能够简化复杂性，提高重用性和易维护性，还赋予物流系统更大的灵活性和扩展性，为物流行业的未来发展开启了更大的创新空间。

以下是康耐视智慧物流解决方案在物流运营的各个环节中的典型应用案例，通过康耐视创新视觉技术帮助客

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锂电芯转接片、隔膜和贴胶之间的测距--机器视觉网 2023-12-06 13:35:51

2023-12-06 13:35:51 来源: 中国机器视觉网

锂电芯转接片、隔膜和蓝色贴胶之间的测距

锂电池作为新能源车的核心部件，其生产时分为前、中、后三个阶段，生产工艺和流程十分复杂。为了保证锂电池的安全，每个工艺阶段的各个步骤都需要进行多项检测。在电芯的超声波焊后的焊印检测阶段，需要检测隔离膜到蓝胶、隔离膜到底部蓝胶、蓝胶到转接片的3个距离，以保证贴胶位置的准确，从而避免在两个电芯合芯时，蓝胶的保护功能失效，进而造成锂电池短路等问题。

解决方案

利用小驰龙PC系列中的高分辨率相机，可高清拍摄蓝胶、隔离膜和转接片的图像，再通过我司研发的Tridivision图像处理软件，可迅速找到被测物体的边缘并测距，以保证锂电池生产的质量和安全。

推荐相机

相机型号: 小驰龙系列PC-2000C.P；分辨率

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多样化图像传感器组合对于智能工厂机器人有多重要？--机器视觉网 2023-12-06 13:18:20

2023-12-06 13:18:20 来源: 中国机器视觉网

图像传感器一直是机器和机器人在工厂和仓库中识别物体的关键，能够利用“所看到的”来了解所处的环境，这提高了图像传感器的性能标准。需要知道的是，没有任何一个传感器解决方案能适用于所有应用。因此，可能需要结合使用不同的图像传感器。在本文中，您将了解设计多功能自主移动机器人 (AMR) 或固定机器人所需的各种图像传感器的关键性能指标。

用于导航和防碰撞的全局快门传感器

手机中的传感器使用“卷帘快门”来进行图像检测，逐行顺序曝光。但在这种方法中，传感器中每行像素的曝光之间略有延迟，导致检测到的图像中出现“伪影”（视觉异常），AMR 在车间穿行时所经历的角运动和振动会放大这种影响。安森美 (onsemi) 开发了采用“全局快门”的先进图像传感器，可以

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机器视觉产业发展正当时！华北工控持续产出行业专用嵌入式计算机--机器视觉网 2023-12-05 14:58:54

2023-12-05 14:58:54 来源: 中国机器视觉网

当前，搭载AI技术的机器视觉正实现更多场景的应用落地。华北工控以市场趋势为导向，加码布局，已推出了机器视觉设备专用嵌入式产品方案，包括X86架构和ARM架构多样化嵌入式主板和嵌入式准系统/整机。

机器视觉产业的高速发展

机器视觉，是指利用摄像机等传感器，以智能计算机软硬件为核心赋予机器人眼的功能，并代替人眼在一些特定的场景和重复性的生产中来做识别、检测和测量等功能。基于人工智能、视觉传感、计算机及网络等先进技术的融合应用，机器视觉凭借更高的准确性和速度等技术优势，下游应用场景已从传统的汽车、3C电子、半导体等制造业领域延伸至物流、医药、印刷等行业，助力多行业企业实现生产效率与生产质量的大幅提升。

从发展前景来看，国内机器视觉产业正处于发展的

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灵西料框防呆检测专机，集机器视觉三大功能于一体--机器视觉网 2023-12-05 14:44:21

2023-12-05 14:44:21 来源: 中国机器视觉网

灵西-料框防呆检测专机集机器视觉三大功能（定位、测量、检测）于一体，检测正确率稳定在99.99%，助力客户实现降本增效。1年内客户复购近百套。

项目背景

国内某头部锂电制造企业以料框为载具，实现电芯厂内运输。料框内防撞海绵和垫片为人工放置，错漏较多；且运输经过高温区，长期使用，料框易发生破损、变形，人工二次复核成本高，无法保证100%准确率。

客户需求

尺寸测量:料框所有隔槽的长宽高测量，并与标准尺寸进行对比，精度要求：±1mm。

检测与定位

错漏检测：检测隔槽内海绵与内衬有无，并判断放置的方向规范性（正向或反向）。数量防呆检测：检测料框内电芯数量，并与标准模板进行匹配。胶钉及脏污检测：拔钉工位检测胶钉有无、是否断钉，及电芯顶盖面异物

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中科行智助力半导体行业—晶圆bump检测--机器视觉网 2023-12-07 16:46:39

2023-12-07 16:46:39 来源: 中国机器视觉网

晶圆表面形貌、bump检测

随着现代电子装置对小型化、轻量化、高性能化、多功能化、低功耗化和低成本化方面的要求不断提高，IC芯片的特征尺寸不断缩小，且集成规模迅速扩大，芯片封装技术也在不断革新，凸点加工工艺（Bumpprocessflow）也因此发展起来。

为确保生产的芯片质量合格，晶圆检测这一环节在半导体生产中变得尤为关键。在晶圆生产和质量控制过程中，晶圆检测可大大提高生产效率和产品质量。因此，晶圆检测是半导体企业中不可或缺的环节。

案例需求

1、案例需求：

晶圆表面形貌检测、bump球高度检测

2、解决方案：

采用中科行智3D飞点分光干涉仪系列，采集点云数据，用GIVS 3D进行检测。

3、软件工具：

平面校正、平面拟合、点

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马波斯非接触式视觉系统，缺陷检测真正高效之法--机器视觉网 2023-12-07 16:33:17

2023-12-07 16:33:17 来源: 中国机器视觉网

前言

在工业生产过程中，铸造平联轴节的表面缺陷检测至关重要。通常情况下，密封面上存在的缺陷（如气孔）可能会导致泄漏，从而影响部件的正确功能。同时，表面上存在的缺陷还可能会阻碍配合面之间垫片的功能，严重甚至危及成品的使用寿命。

非接触视觉系统为何如此重要

目前，人工表面缺陷检测遇到的一大难题是工人在长期工作中可能会出现注意力不集中的情况，从而导致缺陷检测准确性和可靠性都无法达到理想效果。人类对重复性工作的注意力往往会在短时间内减少，而且随着轮班的进行，无法检测到关键缺陷的可能性也会增加。

但自动视觉系统的使用可以很大程度上解决人工注意力和主观判断可能存在的问题。马波斯专注于测量测试领域超70余年，可提供基于非接触技术的视觉缺陷检测系统，包括

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布局新能源电池行业，AI+机器视觉加速渗透，推进全面发展--机器视觉网 2023-12-07 16:22:10

2023-12-07 16:22:10 来源: 中国机器视觉网

新产业周期下，新能源行业风口已至，现代社会对于新能源电池产品需求量加大，对产品的质量安全也更加重视。当前，传统的检测方法已经不能满足新能源电池行业的发展，越来越多的厂商开始应用创新机器视觉技术与产品于生产环节，着重提升电池的出厂质量。

为更快、更好地助力新能源厂商提升电池品质，深眸科技创新研发的AI视觉检测系统，建立以深度学习为主的差异化优势，持续赋能电池外观自动化缺陷检测，实现企业更高质、高效生产，助力新能源行业规模化发展。

检测难度较高，视觉技术亟需升级

随着新能源行业的爆发式增长，新能源电池等相关企业加速扩产。但近几年来，新能源电池安全问题频发，越来越多的人逐渐重视电池的质量问题，相关厂家也加大了对其的缺陷检测力度，确保产品出厂的合格

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五大方向，找出视觉检测不稳定因素！--机器视觉网 2023-12-07 15:40:58

2023-12-07 15:40:58 来源: 中国机器视觉网

视觉检测是机器代替人眼来做测量和判断，通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

通常用于生产、装配或包装的自动化生产线中。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。但视觉检测机器受相机、镜头、光源等因素的影响会产生不稳定性，如何最大程度保证机器的稳定性成了许多企业关心的问题。

视觉检测的不稳定因素有哪些？

工业相机

工业相机的选择主要考虑其传感器类型、分辨率和帧率，其中传感器分CCD与CMOS两种，CMOS图像传感器集成度高，各元件、电路之间距离

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高光谱相机与多光谱相机对比：了解光谱成像的优势和局限性--机器视觉网 2023-12-07 14:46:24

高光谱相机与多光谱相机对比：了解光谱成像的优势和局限性

2023-12-07 14:46:24 来源: 中国机器视觉网

高光谱相机和多光谱相机之间的主要区别在于它们记录的波段数量和波段的宽度（即光谱分辨率）。按照标准定义，高光谱相机会记录超过100 个波段，而多光谱相机记录的波段则要少一些。但是这个定义没有考虑光谱范围的宽度或采样率。这意味着，如果相机覆盖 400–600 nm 的光谱范围并会记录50个波段，那么它不是高光谱相机，而如果它覆盖400–800nm 且采样率相同（意味着这次会记录 100 个波段），那么它就是高光谱相机。

本文更倾向于谈论光谱分辨率（FWHM，半峰全宽*），强调相机区分两个连续光谱谱峰的能力。半峰全宽定义了系统的光谱分辨率，更准确地说，在这个上下文中，定义了系统区分不同光谱谱峰

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3D视觉的三大优势，提供快速、准确自动化生产线检测解决方案--机器视觉网 2023-12-07 11:45:50

2023-12-07 11:45:50 来源: 中国机器视觉网

数据预测显示，到2023年，中国3D视觉市场规模将达35亿元，预计2025年将超过100亿元。尽管目前2D视觉技术占据主导地位，但未来的趋势是向3D视觉技术发展，特别是在制造业对产品高精度和零缺陷要求的推动下。与传统2D视觉相比，3D视觉检测能够获取物体的深度信息，从而能够更精确地检测物体的形状和尺寸；在生产线上，3D视觉还能对快速移动的目标提供形状、颜色对比度和空间坐标等准确信息。

然而，市场上可提供3D数据（包括高度、宽度和深度）的传统机器视觉系统通常价格昂贵，安装复杂，难以编程和维护，特别是由于采用激光技术，还会涉及人眼安全等问题。理想的系统应当在小巧外形中整合包括传感器、激光器和强大计算机等3D解决方案所需的所有组件，并且还能在直观

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博世发力数字化 AOI（Automatic Optic Inspection）+AI算法-电子发烧友网 2023-12-06 09:41

为实现 产品 快速交付，并确保生产任务的高质高效，工厂积极推行数字化改革，全面应用 计算机视觉 系统，推动生产向 智能 化发展。由CV community（计算机视觉社区）主导，并联合技术职能部门，研发的EASY AOI（简易自动光学 检测 ）设备，正是应用了数字化方案及 AI 算法 ，助力高质量生产， 目前首站已成功落地产线。

AOI（Automat ic Op ti c Inspection）的全称是自动 光学 检测，基于光学原理，利用 机器视觉 替代人工目检，快速准确地检测产品制造过程中的各类不良，大大提高生产效率和产品质量，如电路板上的零件焊锡组装后的品质状况，检查锡膏印刷后是否符合标准，产品外观是否有所损伤等。

想象一下：假如人类没有发明家用智能体温计，每次生病发烧都需要去医院用专业的设备测量体温

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索尼发布高分辨率短波红外图像传感器―新闻频道- 视觉系统设计 2023/12/6 23:21:02

近期，索尼半导体解决方案公司（英文简称：SSS）宣布即将推出用于工业设备的短波红外（SWIR）图像传感器：IMX992，其有效像素高达532万。

短波红外图像传感器IMX992：左图是内置电热冷却装置的陶瓷封装（PGA）形式；右图是陶瓷封装（LGA）形式。

新款短波红外图像传感器采用索尼自研的Cu-Cu（铜-铜）连接技术，实现了小至3.45 μm的像素尺寸。它还具有优化的像素结构，可有效捕捉光线，实现从可见光到不可见的短波红外光波段的宽光谱高清成像（波长：0.4 μm至1.7 μm）。此外，与传统产品相比，新的拍摄模式还可在黑暗环境中呈现高质量的图像，显著减少噪点。

除了IMX992型号，索尼还将推出像素尺寸为3.45 μm、有效像素为321万的IMX993型号，进一步丰富短波红外图像传感器的产品矩阵。这

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华辰芯光获超亿元A1轮投资―新闻频道- 视觉系统设计 2023/12/6 23:07:48

近日，激光雷达芯片提供商无锡市华辰芯光半导体科技有限公司（以下简称“华辰芯光”）完成超亿元A1轮融资。本轮融资由合创资本领投，赛智伯乐、富春资本等机构跟投，融资资金将主要用于芯片产能扩建。

华辰芯光成立于2021年9月，公司核心业务聚焦光通信和激光雷达市场，是一家从事高可靠半导体激光芯片的设计、外延生长、FAB制造的高科技企业。公司目标是在5年内成为砷化稼（GaAs）和磷化铟（InP）领域亚洲最大的光通信和激光雷达用激光芯片制造中心。

光芯片行业的的难点在于芯片的生产制造，制造能力水平的高低取决于外延和FAB关键工艺的掌握。华辰掌握有多项独有的技术，例如高可靠、高亮度、能量型半导体激光芯片腔面关键处理工艺-WXP技术，SGDBR型可调窄线宽半导体激光芯片制造技术、低成本6寸GaAs和4寸InP 混合无接触F

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凌华科技推出具有最佳每瓦性能的COM-Express Type 7模块―新闻频道- 视觉系统设计 2023/12/5 21:35:05

凌华科技发布最新的COM Express 基本型Type 7 计算模块，支持8核15W，45W的TDP，提供最佳的每瓦性能，支持64G双通道DDR5-SODIMM内存，提供卓越的响应能力。

集成了2x 10G以太网和14x PCIe Gen4 通道，支持 -40°C 至 85°C的宽温选项，非常适合网络和数据处理相关的应用。

凌华科技 Express-VR7的应用场景包括但不限于边缘网络设备、5G、信号处理、工业自动化与控制、加固级边缘服务器。

Express-VR7计算模块

全球领先的边缘计算解决方案提供商——凌华科技，发布旗下最新的Express-VR7计算模块，该模块支持AMD Ryzen™ Embedded V3000处理器，最多可提供8核15W，45W。相比同类产品，此款COM Express

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安森美：智能电源和智能感知技术引领人类社会可持续发展―新闻频道- 视觉系统设计 2023/12/5 10:32:52

文/Rossie

人类社会的可持续发展，背后有众多辛勤耕耘的高科技公司的贡献，安森美（onsemi）就是其中一家。60多年来，作为领先的半导体制造商，安森美及其先辈们一直引领着世界重大的技术进步。近日，安森美总裁兼首席执行官Hassane El-Khoury先生在一次媒体见面会上表示：“在现今日益复杂的商业世界，安森美更加关注人类未来可持续发展的领域，包括出行和可再生能源。安森美希望能够通过自身在智能电源和智能感知方面的芯片技术，与合作伙伴一起打造可持续的生态系统。”

安森美总裁兼首席执行官Hassane El-Khoury先生发表演讲。

“安森美在2022年获得了非常强劲的增长；2023年尽管是全球大环境都比较有挑战性的一年，但是我们还是实现了新的转型，驾驭了不确定性，为客户交付了可靠的解决方案，其中来

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Teledyne 全新图像采集卡支持高速 GigE Vision® 相机―产品聚焦频道- 视觉系统设计 2023/12/5 21:26:30

Teledyne DALSA 新推出的 Xtium™2-XGV PX8 是一款兼容 GigE Vision® 的图像采集卡，它采用实时解包引擎，将 GigE Vision® 图像包转换为随时可用的图像。它还运用硬件辅助数据包重发逻辑提高图像传输的可靠性并减少 CPU 开销(占用率)。Xtium2-XGV PX8 可从单个或多个独立的 10、5、2.5 或 1GigE Vision 面阵相机、线阵相机和三维形貌传感器(3D相机)采集图像。

Teledyne 的 Xtium™2-XGV PX8 图像采集卡

支持高速 GigE Vision® 相机

新款 Xtium2-XGV PX8 沿袭了 Teledyne DALSA 的 Xtium2 系列图像采集卡久经考验的技术和性能，是一款半长型多端口万兆以太网图像采集

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度申科技新品 5μm 16K 线阵相机―产品聚焦频道- 视觉系统设计 2023/12/4 23:57:53

度申科技成功推出两款5μm 16K线阵相机。新品XLP16K3C-H2的连续行频可达23.6kHz，动态范围高至63.5dB，同时集成有多种ISP图像处理技术。

新品相机在分辨率、颜色还原和图像质量方面，优势突出，将为更多机器视觉用户，带来更高品质的成像体验。

高分辨率

新品16K线阵相机，每行有16384个像元，可看见更多细节信息，为用户提供更精细的图像。

大像元设计

5μm像元，感光能力优于3.5μm的相机。更大的像元意味着您可以获取更多图像数据，为后续的识别、检测等处理提供更准确的基础。

还原真实色彩

新品相机采用了先进的RGB真彩技术，相比于Bayer彩色成像，RGB真彩的输出效果更加真实。

光纤万兆网口

度申XLP系列相机，数据接口采用光纤万兆网口设计。高带宽，抗干扰能力强，能为用户

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海康机器人发布1.03亿全局万兆网相机―产品聚焦频道- 视觉系统设计 2023/12/4 23:57:34

海康机器人推出全新1.03亿像素万兆网相机MV-CH1030-90TM/TC，该型号搭载了GMAX32103传感器，适用于面板、LED、PCB检测等行业的各类高精度检测应用。

传感器全面升级

1.高性能CMOS传感器

相机采用长光辰芯GMAX32103传感器，具备低噪声和高动态范围的特点，可以在不同的光照条件下，捕捉到被测物上的细微差异，提高检测的准确性和灵敏度。例如在面板检测中，对亮度和色彩响应更加出色，可提供更高的检测标准。

2.超高分辨率适应高精度检测应用

相机拥有超高的分辨率，尤其适用于高端的面板和PCB检测应用，如Array段和Cell/Module段的AOI、AVI等。可以更精确快速地检测出面板上的缺陷，如亮点、暗点、Mura、线状缺陷等，提高产品良率和质量。

3.全局快门设计支持动态拍

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高光谱相机与多光谱相机对比：了解光谱成像的优势和局限性―技术与应用频道- 视觉系统设计 2023/12/6 23:32:05

高光谱相机和多光谱相机之间的主要区别在于它们记录的波段数量和波段的宽度（即光谱分辨率）。

按照标准定义，高光谱相机会记录超过100 个波段，而多光谱相机记录的波段则要少一些。但是这个定义没有考虑光谱范围的宽度或采样率。这意味着，如果相机覆盖 400–600 nm 的光谱范围并会记录50个波段，那么它不是高光谱相机，而如果它覆盖400–800nm 且采样率相同（意味着这次会记录 100 个波段），那么它就是高光谱相机。

本文更倾向于谈论光谱分辨率（FWHM，半峰全宽*），强调相机区分两个连续光谱谱峰的能力。

高光谱数据与多光谱数据对比

高光谱成像涉及捕获和分析来自电磁波谱中大量狭窄、连续波段的数据，从而为图像中的每个像素生成高分辨率光谱。因此，高光谱相机可以提供平滑的光谱。多光谱相机提供的光谱呈现出阶梯状

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混合数据相机：面向未来的多图像平台―技术与应用频道- 视觉系统设计 2023/12/4 23:57:13

近年来，随着科技的不断进步，智能制造兴起并逐渐成为各大厂商转型的重点。机器视觉行业作为制造业升级的关键环节迎来了新机会，同时也面临着巨大挑战。

科技创新在各个领域的突破，引入了大量的新材料和新工艺，也因此涌现出难度越来越高的检测需求。以瑕疵及缺陷检测为例，在传统工业相机实现的瑕疵及缺陷检测系统中，光源、工业成像硬件和被检测物品之间关联紧密，三者中任一环节发生变化，都需要追加人力和时间重新调整；同时，一套传统视觉检测系统很多时候需要将检测条目分解为不同的打光方案及多个工站，并配合多种算法去实现，单工站和产线整体效率较低，项目可移植性差，批量复制复杂度高、实施耗时耗力。

工业AI的出现承载了用户提升检测效率的期望，大家希望通过算法来解决效率和准确率的难题。事实上，工业AI的落地需要导入大量有效样本进行训练，视觉

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3D相机让汽车制动更可靠―技术与应用频道- 视觉系统设计 2023/12/4 23:55:51

交通安全与人们的生活息息相关，对于汽车驾驶员来说，除了自身必须遵守交通规则、杜绝危险驾驶行为外，对于车辆零部件的检查也至关重要。

汽车制动系统作为行车安全的重要保障，也是车辆检查的重点，而在制动系统中，刹车盘则是最为关键的安全零件，它能够通过与卡钳产生的制动力，实现汽车的减速和停车等操作，因此其性能的好坏对刹车的效果起到决定性作用。

针对刹车盘高度差等技术指标的检测，深视智能使用了3D相机精准高效地发现刹车盘产品的不良，保证汽车的制动性能和驾驶安全，避免交通事故的发生。

检测项目

产品名称：汽车刹车盘

测量项目：高度差

精度要求：高度差重复性0.02mm

效果图展示

检测过程

测量原理：通过将设定测量点的高度值减去设定基准点的高度值，即可得到高度差。

测量结果：10次动态测量，高度差重复性最

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插件系统的小演示-面向对象/设计原则/设计模式/代码重构-少有人走的路 2023-12-07 17:12:43

编写一个插件系统需要考虑以下几个方面：

插件接口：定义插件系统的接口，即插件需要实现的功能和规范。这包括插件的输入、输出和处理方式等。

插件注册：在系统中注册插件的方式和方法。通常可以通过配置文件、代码注入或特定机制进行插件注册。

插件加载：在系统启动或需要使用插件时，加载和实例化插件的方式和方法。

插件通信：实现插件之间的通信和数据交换，包括插件之间的依赖关系、事件通知等。

插件管理：对已加载的插件进行管理，包括插件的启用、禁用、更新和卸载等操作。

下面是勇哥的一个小演示，除了插件通信外，其它的都有演示：

例子是两数计算的小程序，其中+-*/等算法是通过磁盘上的dll文件载入的。

这是调用者代码：

using System; using Sys

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策略模式+函数映射实现去掉几千个case语句-面向对象/设计原则/设计模式/代码重构-少有人走的路 2023-12-07 14:21:49

勇哥注：

需求是，一个服务端的进程，通过外部进程传入的字符串，执行对应的运动卡的api。

因为不同运动卡的api加上一起，会有数千个if或者case语句进行判断。

我们怎么去掉这上千个判断语句呢？

下面是使用策略模式实现的效果：

因为api原型都是返回值为int，函数参数中的数量是不一样的。

勇哥这里按参数数量不同来包装成不同的策略。

这样处理后runAPI的几个子类中的case语句还是必须有的。

另外，策略模式中那个Context类，其实就是就是那个exec函数做的事。

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Thr

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Ninject有多个绑定的情况下实现自动注入-面向对象/设计原则/设计模式/代码重构-少有人走的路 2023-12-07 07:55:52

下面这段代码，会报一个错误：

k.Bind().To().Named("SqlServer"); k.Bind().To().Named("Access"); var ord = k.Get();

"Error activating DALInterface More than one matching bindings are available. Matching bindings: 1) binding from DALInterface to SqlserverUserDAL 2) binding from DALInterface to AccessUserD

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立体视觉的坐标变化2D-3D，2D-2D 2023-12-05 22:17

2D-3D

三维视觉中2D-3D的变化基本就是

Y=K[R|T]X,X,Y为齐次坐标

K 相机内参，固定值，包括畸变系数的话，共5个参数。

[R|T] 相机外参（位姿=姿态R+位置T），随位姿改变而改变。

其中可以细分为像素坐标系，物理坐标系，相机坐标系，世界坐标系。

Zc为 尺度因子，描述2d-3d的尺度变化

γ是畸变系数，包括径向畸变，切向畸变。

理想情况没有γ，极端情况，鱼眼相机的畸变很大（拍摄角度广）

[x y z 1]这种表达方式为齐次坐标，1代表无穷远点

用于解释，现实中永远不会接触的轨道，在二维图像中轨道的延长线上会接触这一现象。

这个点记得也叫消影点（也是无穷远处的相交点）。

当时上课的时候说利用一块知道尺寸的砖以及照片就可以通过消影点技术算出人的身高，感觉还挺厉

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目标跟踪（3-原理） 2023-12-06 17:45

目标跟踪（2-原理） - 知乎 (zhihu.com)

【SORT多目标跟踪算法原理】https://www.bilibili.com/video/BV1V34y1K7zS?vd_source=e25a9e468f1ccd5611c67d34fa444a12

【DeepSORT多目标跟踪原理】https://www.bilibili.com/video/BV1Fu4y1C7Yn?vd_source=e25a9e468f1ccd5611c67d34fa444a12

就看到这节课，剩下那个不看了，和我的项目关系不大了。。

听他讲课完全没有买课程的欲望，可能后续需要代码的时候会考虑他的课程，，，，唉，，关山难越。。。

说到了——可以不用分类头，用遗传相似度。。。

听他讲解思路，脑子

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CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-2023.12.6 2023-12-06 14:57

精华置顶

墙裂推荐！小白如何1个月系统学习CV核心知识：链接

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1.【基础网络架构：Transformer】Rejuvenating image-GPT as Strong Visual Representation Learners

2.【基础网络架构：Transformer】Bootstrapping SparseFormers from Vision Foundation Models

3.【异常检测】Unsupervised Anomaly Detection using Aggregated Normative Diffusion

4.【视频异常检测】Dynamic Erasing

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Transformer综述！100多种不同的视觉Transformer 2023-12-05 21:41

1摘要

Transformer，一种基于注意力的编码器-解码器模型，已经彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。受这些重大成就的启发，最近在计算机视觉（CV）领域采用类似Transformer的架构进行了一些开创性的工作，这些工作证明了它们在三个基本CV任务（分类、检测和分割）以及多传感器数据（图像、点云和视觉-语言数据）上的有效性。由于其具有竞争力的建模能力，与现代卷积神经网络（CNN）相比，视觉Transformer在多个基准测试中取得了令人印象深刻的性能改进。本综述根据三个基本的CV任务和不同的数据流类型，全面调查了100多种不同的视觉Transformer，并提出了一种分类法，根据其动机、结构和应用场景来组织代表性方法。由于它们在训练设置和专用视觉任务上的差异，论文还评估并比较了不同配置下的所有现有视觉

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2024届作业帮计算机视觉算法工程师校招一面 2023-12-06 15:28

1. 自我介绍

以下 2-4有些忘了，只记得大概问题

2. Transformer相关

(1) 结构 （2） mask编码 (3) 编码器和解码器的自注意力机制有什么不同

3 LSTM相关

(1) 结构 (2) 激活函数 (3) 相比RNN的优点

4 diffusion

(1) 结构 (2) 目标函数 (3) 反向传播的目标

5. 项目介绍

6. BN 和 LN的区别和应用场景

7. Coding

LSC 最长公共子序列，如果没有输出“-1”，有就输出序列

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Sequential Modeling Enables Scalable Learning for Large Vision Models： 2023-12-05 17:08

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11月重要的计算机视觉论文 2023-12-06 16:13

本文全面概述了2023 年 11 月发表的最重要论文，重点介绍了计算机视觉领域的最新研究和进展。无论您是研究人员、从业者还是爱好者，本文都将为您提供有关计算机视觉领域最先进技术和工具的宝贵见解。

目录：

图像和视频生成 视觉语言模型 图像和视频理解

1. 图像生成

1.1. MetaDreamer：通过解开几何和纹理进行高效的文本到 3D 创建

通过结合从 2D 扩散模型中提取的先验知识，3D 对象合成的生成模型取得了重大进展。然而，现有 3D 合成框架中的多视图几何不一致和生成速度慢等挑战仍然存在。

这可以归因于两个因素：一是优化方面缺乏丰富的几何先验知识，二是传统3D生成方法中几何和纹理之间的纠缠问题。

为此，我们引入了 MetaDreammer，这是一种利用丰富的 2D 和 3D 先

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EfficientSAM来了！Meta提出：利用掩码图像预训练实现高效分割一切 2023-12-06 21:51

超越FastSAM、MobileSAM！ EfficientSAM：一种轻量级快速 SAM 模型，具有良好的性能，与SAM相比，推理速度加快20倍！参数减少20倍！。核心是利用提出的掩码图像预训练SAMI，从 SAM 图像编码器重建特征，以实现高效的视觉表示学习！

现在点击关注 @CVer官方知乎账号，第一时间看到最优质、最前沿的CV、AI工作~

EfficientSAM: Leveraged Masked Image Pretraining for Efficient Segment Anything

单位：Meta AI

论文：https://arxiv.org/abs/2312.00863

分割一切模型 (SAM) 已成为众多视觉应用的强大工具。 驱动零样本迁移和高多功能性的令人印象深刻的性能的

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最新点云Transformer综述！ 2023-12-06 08:09

1 摘要

Transformer 一直是自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉 (CV) 的核心。NLP 和 CV 的巨大成功激发了研究者对 Transformer 在点云处理中的使用的探索。但是，Transformer如何应对点云的不规则性和无序性？Transformer 对不同的 3D 表示（例如点云或体素）的适用性如何？Transformer 对各种 3D 处理任务的能力如何？到目前为止，还没有对这些问题的研究进行系统的调查。论文全面概述了用于 3D 点云分析的 Transformer算法。首先介绍 Transformer 结构的理论并回顾其在 2D/3D 领域的应用。然后，提出了三种不同的分类法（即基于实现、数据表示和任务），可以从多个角度对当前基于 Transformer 的方法进行分类。此外，论文

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CMRxMotion 数据集介绍 2023-12-06 19:08

数据集信息

CMRxMotion (Extreme Cardiac MRI Analysis Challenge under Respiratory Motion) 是 MICCAI 2022 的挑战赛之一，旨在探索呼吸运动极端情况下心脏 MRI 分析。其包括两个任务：1）图像质量评估和 2）分割。挑战赛包括训练集 160 例（20 名志愿者 x 4 次扫描 x 2 帧），验证集 40 例（5 名志愿者 x 4 次扫描 x 2 帧）以及测试集 160 例（20 名志愿者 x 4 次扫描 x 2 帧），数据采集自同一台 MRI 扫描器（西门子 3T MRI 扫描器 MAGNETOM Vida）。志愿者被训练以 4 种方式分别行为：a) 遵守屏气指令；b) 将屏气时间减半；c) 自由呼吸；以及 d) 强烈呼吸。每

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目标跟踪（2-原理） 2023-12-06 16:41

目标跟踪（1-原理） - 知乎 (zhihu.com)

协方差矩阵————相关性

对于是实对称矩阵，他们的特征向量是正交的。以正交的特征向量为新的轴

和我之前看的《矩阵力量》对应起来了。。。。

核心思想是指在统计和数据分析中，数据点之间的相似性或距离的计算需要考虑数据在不同维度上的变异性。协方差矩阵是衡量变量之间相关程度及每个变量自身变异程度的一种表示方法。 图中讲述的是马氏距离(Mahalanobis Distance)的概念，这是一种考虑了数据分布特性的距离度量。 在这个方程中，\( (x - \bar{x}) \) 是数据点（向量x）与平均值（向量\( \bar{x} \)）之间的差，表示数据点偏离均值的程度。而协方差矩阵的逆\( S^{-1} \)起到权重的作用。它考虑了数据在每

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慕尼黑工业大学 | 混合表示的神经RGB-D语义SLAM方法：实现高效、全面和语义分解的几何重建 2023-12-07 09:55

1、导读

SLAM是指在未知环境中，通过同时进行定位和地图构建来实现机器人自主导航的技术。传统的SLAM方法通常使用几何信息进行定位和地图构建，但在复杂场景中存在一些挑战，如遮挡、光照变化等。因此，本文提出了一种基于神经表示的SLAM方法，通过引入语义信息和图像特征，提高了定位和重建的准确性和鲁棒性。同时，该方法还能实现场景的语义分割，为后续的任务提供了更丰富的信息。

原文链接：

2、研究目标

我们提出了一种称为DNS SLAM的方法，用于稠密视觉SLAM任务。我们研究的主要目标是同时估计相机姿态和训练场景表示，以实现准确的场景重建和相机定位。具体来说，DNS SLAM的方法包括以下几个关键步骤：

场景表示

条件的2D图像特征输入

轻量级粗糙场景表示

占据概率近似

3、方法

DNS SLAM

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NeurIPS 2023 | 清华ETH提出首个二值化光谱重建算法 2023-12-07 13:09

前言 本文首次探索了压缩量化在光谱压缩重建领域的应用，提出了该领域首个二值化卷积神经网络 BiSRNet，在量化指标和视觉结果上都显著地超越了当前最先进的二值化模型。

本文转载自我爱计算机视觉

仅用于学术分享，若侵权请联系删除

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图1 BiSRNet 与当前最先进的二值网络的性能对比

目前所有的代码，预训练模型和测试结果均已开源在我们开发的一个二值化光谱压缩重建工具包 BiSCI 内，该工具包支持八类最主要的二值网络，欢迎大家来使用。同时，我们还将 BiSRNet 嵌入到了我们之前开发的光

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RT-DETR手把手教程：NEU-DET钢材表面缺陷检测任务 | 不同网络位置加入EMA注意力进行魔改 2023-12-07 13:19

本文独家改进：本文首先复现了将EMA引入到RT-DETR中，并跟不同模块进行结合创新；1）多种Rep C3结合；2）直接作为注意力机制放在网络不同位置；

NEU-DET钢材表面缺陷检测：

原始 rtdetr-r18 map0.5为0.67

rtdetr-r18-EMA_attention map0.5为0.691

rtdetr-r18-EMA_attentionC3 map0.5为0.72

rtdetr-r18-EMA_attentionC31 map0.5为0.718

1.钢铁缺陷数据集介绍

NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类，分别为：'crazing','inclusion','patches','pitted_surface','rolled-in_scale','scratche

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分割一切「3D高斯」版来了：几毫秒完成3D分割、千倍加速 2023-12-06 17:00

机器之心报道，编辑：杜伟、蛋酱。

今年 4 月，Meta 发布「分割一切（SAM）」AI 模型，这项成果不仅成为很多 CV 研究者心中的年度论文，更是在 ICCV 2023 上斩获最佳论文提名 。

「分割一切」实现了 2D 分割的「既能」和「又能」，可以轻松地执行交互式分割和自动分割，且能泛化到任意新任务和新领域。

现在，这种思路也延展到了 3D 分割领域。

辐射场中的交互式 3D 分割一直是个备受关注的课题，在场景操作、自动标注和 VR 等多个领域均有潜在应用价值。以往的方法主要是通过训练特征场来模仿自监督视觉模型提取的多视角 2D 特征，从而将 2D 视觉特征提升到 3D 空间，然后利用 3D 特征的相似性来衡量两个点是否属于同一个物体。

这种方法由于分割管道简单，因此速度很快，但代价是分割粒度较

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CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-2023.12.7 2023-12-07 12:30

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1.【基础网络架构：Transformer】Split & Merge: Unlocking the Potential of Visual Adapters via Sparse Training

2.【基础网络架构：Transformer】（NeurIPS2023）Are Vision Transformers More Data Hungry Than Newborn Visual Systems?

3.【基础网络架构：Transformer】Class-Discriminative Attention Maps for V

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Visual AI Takes Flight at Canada’s Largest, Busiest Airport： 2023-12-06T21:00:39+00:00

Toronto Pearson International Airport, in Ontario, Canada, is the country’s largest and busiest airport, serving some 50 million passengers each year.

To enhance traveler experiences, the airport in June deployed the Zensors AI platform, which uses anonymized footage from existing security cameras to generate spatial data that helps optimize operations in r

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Annotation Mastery: Seamless Detectron Integration with LabelImg： 2023-11-29T16:54:00+00:00

Introduction

Labeling the image, or annotating the photo, in the big picture of computer vision was challenging. Our exploration delves into the teamwork of LabelImg and Detectron, a powerful duo that combines precise annotation with efficient model building.LabelImg, which is easy to use and accurate, leads in careful annotation, laying a solid foundation

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Comparing Custom Models to Google Cloud Vision API： 2023-12-06T14:16:07.000Z

Google Cloud Vision is a set of APIs made by Google for a variety of vision-based tasks designed to be easily integrated to enable visual intelligence for apps. They offer object detection of generic objects, optical character recognition (OCR), document detection/recognition, and the ability to train custom detection models.

In this guide, we will go over

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Meta Learning for Natural Language - Meta Learning for NLP Tasks: Part 3： 2023-12-06T23:22:03.000Z

In this section, we'll see examples of the most widely used meta-learning techniques for natural language processing (NLP) applications. Only the most significant trends are discussed.

Learning to Initialize

The process of gradient descent starts with a set of parameters (θ0) and updates these parameters iteratively based on the directions provided by the

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行业资讯

怎么解决Kubernetes在生产中使用过于复杂的问题？ 2023-12-05 23:08

我认为纯粹的K8s使用并不复杂，弄明白以下几点，对于正常的应用部署和运行来说就够了：

Runtime和镜像编译

Workload的使用场景和资源分配

服务的Ingress和负载均衡

应用封装和部署方式，如Helm

但K8s真正难的是整个基础设施生态的建设和运维，如果是全开源自建集群，则会面临如下难点：

集群建设和维护

集群的安装、配置、升级（包括K8s升级、节点服务器操作系统升级）。

日常维护，如节点扩缩容、节点巡检、K8s组件监控、应急和故障排查。

集群备份和恢复，特别是etcd的备份恢复。

这些维护工作的难点不是技术问题，而是标准化、系统化的操作，形成SOP和变更管理流程，以控制和规避纯人工操作带来的风险。这样就必须投入人力编写升级脚本、SOP手册、构建控制流程。

2. 监控体系建设

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What is Computer Vision in 2024? A Beginners Guide： 2023-12-06T13:00:00+00:00

Introduction

One field that has seen an extraordinary surge in growth and innovation in recent decades is Artificial Intelligence. From humanoid robots like Sophia, capable of mimicking human interactions, to renowned models like ChatGPT, known for its ability to comprehend and generate human-like text, and even Amazon’s voice-controlled virtual assistant,

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http://china-vision.org/train-teachers-detail/216560.html： 2023年12月26日

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http://china-vision.org/train-teachers-detail/216559.html： 2023年12月26日

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Teledyne 全新图像采集卡支持高速 GigE Vision® 相机--机器视觉网 2023-12-06 11:06:35

2023-12-06 11:06:35 来源: 中国机器视觉网

Teledyne DALSA 新推出的 Xtium™2-XGV PX8 是一款兼容 GigE Vision® 的图像采集卡，它采用实时解包引擎，将 GigE Vision® 图像包转换为随时可用的图像。它还运用硬件辅助数据包重发逻辑提高图像传输的可靠性并减少 CPU 开销(占用率)。Xtium2-XGV PX8 可从单个或多个独立的 10、5、2.5 或 1GigE Vision 面阵相机、线阵相机和三维形貌传感器(3D相机)采集图像。

Teledyne 的 Xtium™2-XGV PX8 图像采集卡，支持高速 GigE Vision® 相机

新款 Xtium2-XGV PX8 沿袭了 Teledyne DALSA 的 Xtium2 系列图像

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励精图治，江苏汇林智能制造有限公司再创辉煌--机器视觉网 2023-12-06 14:40:52

2023-12-06 14:40:52 来源: 中国机器视觉网

日前，记者获悉，汇林智能随着公司的扩大，整体搬迁到江苏省常熟市新购办公生产大楼。

汇林智能制造自成立以来，一步一个脚印，取得了辉煌的成绩。该公司始建于2012年，从无到有，从小到大，至今已是11个年头。期间的发展历程见证了这样的道理：企业发展壮大离不开和谐的团队，更依赖广大员工的勤奋与智慧。

回顾过去，总结所走过的路，值得铭记的经验是：必须跟紧时代前进的步伐，真正做到为客户提供最优质的服务；必须把稳定和创新结合起来，把与时俱进融入到各项工作中。

本次乔迁标志着公司的发展迈上了一个新的台阶，新的办公条件不但满足了公司业务发展的需要，而且为员工提供了人性化的办公环境，是公司进步的一个里程碑。过去已成为历史，从今开始迈出新的一步。

汇林公司致力

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奥比中光荣获全国首批人工智能5A级企业认证--机器视觉网 2023-12-06 11:27:17

2023-12-06 11:27:17 来源: 中国机器视觉网

12月5日，全国首批人工智能企业等级评定颁奖仪式在深圳举行，奥比中光作为国内机器人及AI视觉头部企业荣获人工智能AAAAA级企业评定。本次评选由深圳市人工智能企业等级评定委员会组织开展，经过企业创新能力、产品和服务等多维度层层筛选，共有36家人工智能企业脱颖而出，其中5家头部企业获评5A级。

奥比中光聚焦的3D视觉感知技术是为人工智能提供三维视觉能力的关键共性技术，旨在为多元机器人装上“智慧眼睛”，让机器人在各类环境下都能够“看懂世界”。自2013年成立以来，奥比中光聚焦AI 3D视觉底层芯片、算法的研发，是全球少数几家掌握核心技术并实现百万级面阵3D视觉传感器量产的企业；公司提供的3D视觉传感器广泛应用于机器人、三维扫描、生物识别、AIOT等

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Zebra推出2合1工业级平板电脑ET80/ET85，既能为业务效率提速，又能为业务安全护航--机器视觉网 2023-12-05 11:25:07

2023-12-05 11:25:07 来源: 中国机器视觉网

斑马技术为您重磅推出 工业级坚固型平板电脑 Zebra ET80/ET85 ，既能为业务效率提速，又能为业务安全护航。

ET80 / ET85 工业级平板电脑，究竟具备什么样的特性呢？

· 轻盈上阵，专为关键任务而诞生

ET80/ET85坚固型平板电脑机身轻薄、超乎预期。您能够轻松携带至多种工作场合，即使是在路上，当放置在车载底座时，其小巧的外形既能确保司机拥有充分可视性从而提高安全性，同时还可方便司机查看屏幕上丰富的信息。它具备的出色人体工程学设计，能满足急救人员、现场服务团队、制造行业生产线工人等多场景的轻松应用需求。

· 二合一设计，轻松转换尽显灵活

ET80/ET85的二合一设计使其拥有更佳的灵活性。您只需连接或拆下坚固的键盘，

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海康机器人发布1.03亿全局万兆网相机，动态拍摄也轻松！--机器视觉网 2023-12-05 11:08:09

2023-12-05 11:08:09 来源: 中国机器视觉网

海康机器人推出全新1.03亿像素万兆网相机MV-CH1030-90TM/TC，该型号搭载了GMAX32103传感器，适用于面板、LED、PCB检测等行业的各类高精度检测应用。

传感器全面升级

· 高性能CMOS传感器

相机采用长光辰芯GMAX32103传感器，具备低噪声和高动态范围的特点，可以在不同的光照条件下，捕捉到被测物上的细微差异，提高检测的准确性和灵敏度。例如在面板检测中，对亮度和色彩响应更加出色，可提供更高的检测标准。

· 超高分辨率适应高精度检测应用

相机拥有超高的分辨率，尤其适用于高端的面板和PCB检测应用，如Array段和Cell/Module段的AOI、AVI等。可以更精确快速地检测出面板上的缺陷，如亮点、暗点、Mur

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梅卡曼德AI+3D视觉技术，助力发动机生产组装多环节效率及品质提升--机器视觉网 2023-12-06 14:15:41

2023-12-06 14:15:41 来源: 中国机器视觉网

发动机是汽车、工程机械、农机设备、船舶等机械设备重要的动力装置。发动机总成由许多零部件组成，但其生产组装过程往往存在工件种类繁多、工艺流程复杂、生产质量要求高等问题。

发动机制造厂商也在寻求自动化技术来提高产能和产品品质。梅卡曼德携手集成商伙伴，为众多发动机制造厂商提供了柔性易用的AI+3D视觉方案，助力发动机生产组装多环节自动化、柔性化升级。

发动机产线改造目的

发动机总成

提升效率：发动机由近百种零部件组成，其零部件生产及组装过程存在大量上下料需求，人工操作强度大、效率不稳定。

提升产品质量：发动机对汽车性能和可靠性作用关键，发动机零部件生产及后续组装过程对于精度要求非常高，以保证最终成品质量。

提升柔性：示教法需对来料用工装

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维感科技3D ToF相机户外人体姿态识别--机器视觉网 2023-12-06 14:08:43

2023-12-06 14:08:43 来源: 中国机器视觉网

应用介绍

一个体育训练中心或专业体育队可能需要对运动员在户外进行的训练活动进行监测和分析，以改善技能和预防伤害。将3D ToF深度相机安装在训练场地的适当位置，可以捕捉运动员的三维姿势和动作；通过分析这些数据，教练和运动科学家可以评估运动员的姿势，检测其潜在的问题，并提供实时反馈。此外，他们还可以根据数据调整训练计划，以优化运动员的表现和健康。此应用可广泛适用于瑜伽、重量训练、敏捷性训练等室内室外活动。

方案优势

1. 精准的姿势分析：3D ToF相机提供高精度的深度信息，能够更准确地捕捉运动员的姿势和动作。

2. 实时反馈：运动员可以在训练过程中即时收到有关他们姿势的反馈，有助于改进技能和避免不正确的动作。

3. 伤害预防：通过监测不

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“自动化+模块化”解决方案加速物流自动化--机器视觉网 2023-12-06 13:58:13

2023-12-06 13:58:13 来源: 中国机器视觉网

当下，物流行业正面临着一系列严峻挑战，诸如劳动力成本不断攀升、消费者需求日益高涨以及全球经济不稳定和数字化转型的等多重因素。物流企业在满足客户需求的同时，不得不应对着消费者对快速交付、可靠性和可追踪性等高标准要求的压力。面对如此复杂多变的环境，物流行业迫切需要寻求创新的解决方案，以应对并克服这些挑战。

在此背景下，康耐视为物流行业打造了一系列“自动化+模块化”的智慧解决方案，以应对当前的物流挑战。该系列解决方案从多个关键角度出发，不仅能够简化复杂性，提高重用性和易维护性，还赋予物流系统更大的灵活性和扩展性，为物流行业的未来发展开启了更大的创新空间。

以下是康耐视智慧物流解决方案在物流运营的各个环节中的典型应用案例，通过康耐视创新视觉技术帮助客

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锂电芯转接片、隔膜和贴胶之间的测距--机器视觉网 2023-12-06 13:35:51

2023-12-06 13:35:51 来源: 中国机器视觉网

锂电芯转接片、隔膜和蓝色贴胶之间的测距

锂电池作为新能源车的核心部件，其生产时分为前、中、后三个阶段，生产工艺和流程十分复杂。为了保证锂电池的安全，每个工艺阶段的各个步骤都需要进行多项检测。在电芯的超声波焊后的焊印检测阶段，需要检测隔离膜到蓝胶、隔离膜到底部蓝胶、蓝胶到转接片的3个距离，以保证贴胶位置的准确，从而避免在两个电芯合芯时，蓝胶的保护功能失效，进而造成锂电池短路等问题。

解决方案

利用小驰龙PC系列中的高分辨率相机，可高清拍摄蓝胶、隔离膜和转接片的图像，再通过我司研发的Tridivision图像处理软件，可迅速找到被测物体的边缘并测距，以保证锂电池生产的质量和安全。

推荐相机

相机型号: 小驰龙系列PC-2000C.P；分辨率

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多样化图像传感器组合对于智能工厂机器人有多重要？--机器视觉网 2023-12-06 13:18:20

2023-12-06 13:18:20 来源: 中国机器视觉网

图像传感器一直是机器和机器人在工厂和仓库中识别物体的关键，能够利用“所看到的”来了解所处的环境，这提高了图像传感器的性能标准。需要知道的是，没有任何一个传感器解决方案能适用于所有应用。因此，可能需要结合使用不同的图像传感器。在本文中，您将了解设计多功能自主移动机器人 (AMR) 或固定机器人所需的各种图像传感器的关键性能指标。

用于导航和防碰撞的全局快门传感器

手机中的传感器使用“卷帘快门”来进行图像检测，逐行顺序曝光。但在这种方法中，传感器中每行像素的曝光之间略有延迟，导致检测到的图像中出现“伪影”（视觉异常），AMR 在车间穿行时所经历的角运动和振动会放大这种影响。安森美 (onsemi) 开发了采用“全局快门”的先进图像传感器，可以

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机器视觉产业发展正当时！华北工控持续产出行业专用嵌入式计算机--机器视觉网 2023-12-05 14:58:54

2023-12-05 14:58:54 来源: 中国机器视觉网

当前，搭载AI技术的机器视觉正实现更多场景的应用落地。华北工控以市场趋势为导向，加码布局，已推出了机器视觉设备专用嵌入式产品方案，包括X86架构和ARM架构多样化嵌入式主板和嵌入式准系统/整机。

机器视觉产业的高速发展

机器视觉，是指利用摄像机等传感器，以智能计算机软硬件为核心赋予机器人眼的功能，并代替人眼在一些特定的场景和重复性的生产中来做识别、检测和测量等功能。基于人工智能、视觉传感、计算机及网络等先进技术的融合应用，机器视觉凭借更高的准确性和速度等技术优势，下游应用场景已从传统的汽车、3C电子、半导体等制造业领域延伸至物流、医药、印刷等行业，助力多行业企业实现生产效率与生产质量的大幅提升。

从发展前景来看，国内机器视觉产业正处于发展的

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灵西料框防呆检测专机，集机器视觉三大功能于一体--机器视觉网 2023-12-05 14:44:21

2023-12-05 14:44:21 来源: 中国机器视觉网

灵西-料框防呆检测专机集机器视觉三大功能（定位、测量、检测）于一体，检测正确率稳定在99.99%，助力客户实现降本增效。1年内客户复购近百套。

项目背景

国内某头部锂电制造企业以料框为载具，实现电芯厂内运输。料框内防撞海绵和垫片为人工放置，错漏较多；且运输经过高温区，长期使用，料框易发生破损、变形，人工二次复核成本高，无法保证100%准确率。

客户需求

尺寸测量:料框所有隔槽的长宽高测量，并与标准尺寸进行对比，精度要求：±1mm。

检测与定位

错漏检测：检测隔槽内海绵与内衬有无，并判断放置的方向规范性（正向或反向）。数量防呆检测：检测料框内电芯数量，并与标准模板进行匹配。胶钉及脏污检测：拔钉工位检测胶钉有无、是否断钉，及电芯顶盖面异物

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博世发力数字化 AOI（Automatic Optic Inspection）+AI算法-电子发烧友网 2023-12-06 09:41

为实现 产品 快速交付，并确保生产任务的高质高效，工厂积极推行数字化改革，全面应用 计算机视觉 系统，推动生产向 智能 化发展。由CV community（计算机视觉社区）主导，并联合技术职能部门，研发的EASY AOI（简易自动光学 检测 ）设备，正是应用了数字化方案及 AI 算法 ，助力高质量生产， 目前首站已成功落地产线。

AOI（Automat ic Op ti c Inspection）的全称是自动 光学 检测，基于光学原理，利用 机器视觉 替代人工目检，快速准确地检测产品制造过程中的各类不良，大大提高生产效率和产品质量，如电路板上的零件焊锡组装后的品质状况，检查锡膏印刷后是否符合标准，产品外观是否有所损伤等。

想象一下：假如人类没有发明家用智能体温计，每次生病发烧都需要去医院用专业的设备测量体温

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AOI： 2023-12-06

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技术前沿：中国智能制造装备行业技术水平-电子发烧友网 2023-12-05 15:25

技术前沿：中国 智能 制造装备行业技术水平

智能制造装备行业的发展概况

智能制造装备是先进工艺、 信息 技术与装备制造的深度融合，整合了软件技术、 机器视觉 与 光学 、传感与测试、运动控制和 机械 设计等多种通用共性技术，技术综合性强，且在进行新 产品 、新技术的研发时，需要对下游应用领域的产品研发动态、技术趋势、应用场景等有较为深刻的理解，方可较好的满足客户的需求。智能制造装备企业通常需要长时间的技术研发创新和项目经验积累才能逐步形成自身的核心技术体系，构建核心竞争力。

智能制造装备是先进制造技术、信息技术和智能技术在装备产品上的集成和融合，体现了制造业的智能化发展要求，具有实时感知、优化决策、动态执行等特征。

（1）政策驱动改革，智能制造装备行业快速发展

政策环境是智能制造装备行业发展强大的内驱

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索尼发布高分辨率短波红外图像传感器―新闻频道- 视觉系统设计 2023/12/6 23:21:02

近期，索尼半导体解决方案公司（英文简称：SSS）宣布即将推出用于工业设备的短波红外（SWIR）图像传感器：IMX992，其有效像素高达532万。

短波红外图像传感器IMX992：左图是内置电热冷却装置的陶瓷封装（PGA）形式；右图是陶瓷封装（LGA）形式。

新款短波红外图像传感器采用索尼自研的Cu-Cu（铜-铜）连接技术，实现了小至3.45 μm的像素尺寸。它还具有优化的像素结构，可有效捕捉光线，实现从可见光到不可见的短波红外光波段的宽光谱高清成像（波长：0.4 μm至1.7 μm）。此外，与传统产品相比，新的拍摄模式还可在黑暗环境中呈现高质量的图像，显著减少噪点。

除了IMX992型号，索尼还将推出像素尺寸为3.45 μm、有效像素为321万的IMX993型号，进一步丰富短波红外图像传感器的产品矩阵。这

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华辰芯光获超亿元A1轮投资―新闻频道- 视觉系统设计 2023/12/6 23:07:48

近日，激光雷达芯片提供商无锡市华辰芯光半导体科技有限公司（以下简称“华辰芯光”）完成超亿元A1轮融资。本轮融资由合创资本领投，赛智伯乐、富春资本等机构跟投，融资资金将主要用于芯片产能扩建。

华辰芯光成立于2021年9月，公司核心业务聚焦光通信和激光雷达市场，是一家从事高可靠半导体激光芯片的设计、外延生长、FAB制造的高科技企业。公司目标是在5年内成为砷化稼（GaAs）和磷化铟（InP）领域亚洲最大的光通信和激光雷达用激光芯片制造中心。

光芯片行业的的难点在于芯片的生产制造，制造能力水平的高低取决于外延和FAB关键工艺的掌握。华辰掌握有多项独有的技术，例如高可靠、高亮度、能量型半导体激光芯片腔面关键处理工艺-WXP技术，SGDBR型可调窄线宽半导体激光芯片制造技术、低成本6寸GaAs和4寸InP 混合无接触F

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凌华科技推出具有最佳每瓦性能的COM-Express Type 7模块―新闻频道- 视觉系统设计 2023/12/5 21:35:05

凌华科技发布最新的COM Express 基本型Type 7 计算模块，支持8核15W，45W的TDP，提供最佳的每瓦性能，支持64G双通道DDR5-SODIMM内存，提供卓越的响应能力。

集成了2x 10G以太网和14x PCIe Gen4 通道，支持 -40°C 至 85°C的宽温选项，非常适合网络和数据处理相关的应用。

凌华科技 Express-VR7的应用场景包括但不限于边缘网络设备、5G、信号处理、工业自动化与控制、加固级边缘服务器。

Express-VR7计算模块

全球领先的边缘计算解决方案提供商——凌华科技，发布旗下最新的Express-VR7计算模块，该模块支持AMD Ryzen™ Embedded V3000处理器，最多可提供8核15W，45W。相比同类产品，此款COM Express

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安森美：智能电源和智能感知技术引领人类社会可持续发展―新闻频道- 视觉系统设计 2023/12/5 10:32:52

文/Rossie

人类社会的可持续发展，背后有众多辛勤耕耘的高科技公司的贡献，安森美（onsemi）就是其中一家。60多年来，作为领先的半导体制造商，安森美及其先辈们一直引领着世界重大的技术进步。近日，安森美总裁兼首席执行官Hassane El-Khoury先生在一次媒体见面会上表示：“在现今日益复杂的商业世界，安森美更加关注人类未来可持续发展的领域，包括出行和可再生能源。安森美希望能够通过自身在智能电源和智能感知方面的芯片技术，与合作伙伴一起打造可持续的生态系统。”

安森美总裁兼首席执行官Hassane El-Khoury先生发表演讲。

“安森美在2022年获得了非常强劲的增长；2023年尽管是全球大环境都比较有挑战性的一年，但是我们还是实现了新的转型，驾驭了不确定性，为客户交付了可靠的解决方案，其中来

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Teledyne 全新图像采集卡支持高速 GigE Vision® 相机―产品聚焦频道- 视觉系统设计 2023/12/5 21:26:30

Teledyne DALSA 新推出的 Xtium™2-XGV PX8 是一款兼容 GigE Vision® 的图像采集卡，它采用实时解包引擎，将 GigE Vision® 图像包转换为随时可用的图像。它还运用硬件辅助数据包重发逻辑提高图像传输的可靠性并减少 CPU 开销(占用率)。Xtium2-XGV PX8 可从单个或多个独立的 10、5、2.5 或 1GigE Vision 面阵相机、线阵相机和三维形貌传感器(3D相机)采集图像。

Teledyne 的 Xtium™2-XGV PX8 图像采集卡

支持高速 GigE Vision® 相机

新款 Xtium2-XGV PX8 沿袭了 Teledyne DALSA 的 Xtium2 系列图像采集卡久经考验的技术和性能，是一款半长型多端口万兆以太网图像采集

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度申科技新品 5μm 16K 线阵相机―产品聚焦频道- 视觉系统设计 2023/12/4 23:57:53

度申科技成功推出两款5μm 16K线阵相机。新品XLP16K3C-H2的连续行频可达23.6kHz，动态范围高至63.5dB，同时集成有多种ISP图像处理技术。

新品相机在分辨率、颜色还原和图像质量方面，优势突出，将为更多机器视觉用户，带来更高品质的成像体验。

高分辨率

新品16K线阵相机，每行有16384个像元，可看见更多细节信息，为用户提供更精细的图像。

大像元设计

5μm像元，感光能力优于3.5μm的相机。更大的像元意味着您可以获取更多图像数据，为后续的识别、检测等处理提供更准确的基础。

还原真实色彩

新品相机采用了先进的RGB真彩技术，相比于Bayer彩色成像，RGB真彩的输出效果更加真实。

光纤万兆网口

度申XLP系列相机，数据接口采用光纤万兆网口设计。高带宽，抗干扰能力强，能为用户

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海康机器人发布1.03亿全局万兆网相机―产品聚焦频道- 视觉系统设计 2023/12/4 23:57:34

海康机器人推出全新1.03亿像素万兆网相机MV-CH1030-90TM/TC，该型号搭载了GMAX32103传感器，适用于面板、LED、PCB检测等行业的各类高精度检测应用。

传感器全面升级

1.高性能CMOS传感器

相机采用长光辰芯GMAX32103传感器，具备低噪声和高动态范围的特点，可以在不同的光照条件下，捕捉到被测物上的细微差异，提高检测的准确性和灵敏度。例如在面板检测中，对亮度和色彩响应更加出色，可提供更高的检测标准。

2.超高分辨率适应高精度检测应用

相机拥有超高的分辨率，尤其适用于高端的面板和PCB检测应用，如Array段和Cell/Module段的AOI、AVI等。可以更精确快速地检测出面板上的缺陷，如亮点、暗点、Mura、线状缺陷等，提高产品良率和质量。

3.全局快门设计支持动态拍

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高光谱相机与多光谱相机对比：了解光谱成像的优势和局限性―技术与应用频道- 视觉系统设计 2023/12/6 23:32:05

高光谱相机和多光谱相机之间的主要区别在于它们记录的波段数量和波段的宽度（即光谱分辨率）。

按照标准定义，高光谱相机会记录超过100 个波段，而多光谱相机记录的波段则要少一些。但是这个定义没有考虑光谱范围的宽度或采样率。这意味着，如果相机覆盖 400–600 nm 的光谱范围并会记录50个波段，那么它不是高光谱相机，而如果它覆盖400–800nm 且采样率相同（意味着这次会记录 100 个波段），那么它就是高光谱相机。

本文更倾向于谈论光谱分辨率（FWHM，半峰全宽*），强调相机区分两个连续光谱谱峰的能力。

高光谱数据与多光谱数据对比

高光谱成像涉及捕获和分析来自电磁波谱中大量狭窄、连续波段的数据，从而为图像中的每个像素生成高分辨率光谱。因此，高光谱相机可以提供平滑的光谱。多光谱相机提供的光谱呈现出阶梯状

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混合数据相机：面向未来的多图像平台―技术与应用频道- 视觉系统设计 2023/12/4 23:57:13

近年来，随着科技的不断进步，智能制造兴起并逐渐成为各大厂商转型的重点。机器视觉行业作为制造业升级的关键环节迎来了新机会，同时也面临着巨大挑战。

科技创新在各个领域的突破，引入了大量的新材料和新工艺，也因此涌现出难度越来越高的检测需求。以瑕疵及缺陷检测为例，在传统工业相机实现的瑕疵及缺陷检测系统中，光源、工业成像硬件和被检测物品之间关联紧密，三者中任一环节发生变化，都需要追加人力和时间重新调整；同时，一套传统视觉检测系统很多时候需要将检测条目分解为不同的打光方案及多个工站，并配合多种算法去实现，单工站和产线整体效率较低，项目可移植性差，批量复制复杂度高、实施耗时耗力。

工业AI的出现承载了用户提升检测效率的期望，大家希望通过算法来解决效率和准确率的难题。事实上，工业AI的落地需要导入大量有效样本进行训练，视觉

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3D相机让汽车制动更可靠―技术与应用频道- 视觉系统设计 2023/12/4 23:55:51

交通安全与人们的生活息息相关，对于汽车驾驶员来说，除了自身必须遵守交通规则、杜绝危险驾驶行为外，对于车辆零部件的检查也至关重要。

汽车制动系统作为行车安全的重要保障，也是车辆检查的重点，而在制动系统中，刹车盘则是最为关键的安全零件，它能够通过与卡钳产生的制动力，实现汽车的减速和停车等操作，因此其性能的好坏对刹车的效果起到决定性作用。

针对刹车盘高度差等技术指标的检测，深视智能使用了3D相机精准高效地发现刹车盘产品的不良，保证汽车的制动性能和驾驶安全，避免交通事故的发生。

检测项目

产品名称：汽车刹车盘

测量项目：高度差

精度要求：高度差重复性0.02mm

效果图展示

检测过程

测量原理：通过将设定测量点的高度值减去设定基准点的高度值，即可得到高度差。

测量结果：10次动态测量，高度差重复性最

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立体视觉的坐标变化2D-3D，2D-2D 2023-12-05 22:17

2D-3D

三维视觉中2D-3D的变化基本就是

Y=K[R|T]X,X,Y为齐次坐标

K 相机内参，固定值，包括畸变系数的话，共5个参数。

[R|T] 相机外参（位姿=姿态R+位置T），随位姿改变而改变。

其中可以细分为像素坐标系，物理坐标系，相机坐标系，世界坐标系。

Zc为 尺度因子，描述2d-3d的尺度变化

γ是畸变系数，包括径向畸变，切向畸变。

理想情况没有γ，极端情况，鱼眼相机的畸变很大（拍摄角度广）

[x y z 1]这种表达方式为齐次坐标，1代表无穷远点

用于解释，现实中永远不会接触的轨道，在二维图像中轨道的延长线上会接触这一现象。

这个点记得也叫消影点（也是无穷远处的相交点）。

当时上课的时候说利用一块知道尺寸的砖以及照片就可以通过消影点技术算出人的身高，感觉还挺厉

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目标跟踪（3-原理） 2023-12-06 17:45

目标跟踪（2-原理） - 知乎 (zhihu.com)

【SORT多目标跟踪算法原理】https://www.bilibili.com/video/BV1V34y1K7zS?vd_source=e25a9e468f1ccd5611c67d34fa444a12

【DeepSORT多目标跟踪原理】https://www.bilibili.com/video/BV1Fu4y1C7Yn?vd_source=e25a9e468f1ccd5611c67d34fa444a12

就看到这节课，剩下那个不看了，和我的项目关系不大了。。

听他讲课完全没有买课程的欲望，可能后续需要代码的时候会考虑他的课程，，，，唉，，关山难越。。。

说到了——可以不用分类头，用遗传相似度。。。

听他讲解思路，脑子

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CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-2023.12.6 2023-12-06 14:57

精华置顶

墙裂推荐！小白如何1个月系统学习CV核心知识：链接

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1.【基础网络架构：Transformer】Rejuvenating image-GPT as Strong Visual Representation Learners

2.【基础网络架构：Transformer】Bootstrapping SparseFormers from Vision Foundation Models

3.【异常检测】Unsupervised Anomaly Detection using Aggregated Normative Diffusion

4.【视频异常检测】Dynamic Erasing

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Transformer综述！100多种不同的视觉Transformer 2023-12-05 21:41

1摘要

Transformer，一种基于注意力的编码器-解码器模型，已经彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。受这些重大成就的启发，最近在计算机视觉（CV）领域采用类似Transformer的架构进行了一些开创性的工作，这些工作证明了它们在三个基本CV任务（分类、检测和分割）以及多传感器数据（图像、点云和视觉-语言数据）上的有效性。由于其具有竞争力的建模能力，与现代卷积神经网络（CNN）相比，视觉Transformer在多个基准测试中取得了令人印象深刻的性能改进。本综述根据三个基本的CV任务和不同的数据流类型，全面调查了100多种不同的视觉Transformer，并提出了一种分类法，根据其动机、结构和应用场景来组织代表性方法。由于它们在训练设置和专用视觉任务上的差异，论文还评估并比较了不同配置下的所有现有视觉

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2024届作业帮计算机视觉算法工程师校招一面 2023-12-06 15:28

1. 自我介绍

以下 2-4有些忘了，只记得大概问题

2. Transformer相关

(1) 结构 （2） mask编码 (3) 编码器和解码器的自注意力机制有什么不同

3 LSTM相关

(1) 结构 (2) 激活函数 (3) 相比RNN的优点

4 diffusion

(1) 结构 (2) 目标函数 (3) 反向传播的目标

5. 项目介绍

6. BN 和 LN的区别和应用场景

7. Coding

LSC 最长公共子序列，如果没有输出“-1”，有就输出序列

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Sequential Modeling Enables Scalable Learning for Large Vision Models： 2023-12-05 17:08

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11月重要的计算机视觉论文 2023-12-06 16:13

本文全面概述了2023 年 11 月发表的最重要论文，重点介绍了计算机视觉领域的最新研究和进展。无论您是研究人员、从业者还是爱好者，本文都将为您提供有关计算机视觉领域最先进技术和工具的宝贵见解。

目录：

图像和视频生成 视觉语言模型 图像和视频理解

1. 图像生成

1.1. MetaDreamer：通过解开几何和纹理进行高效的文本到 3D 创建

通过结合从 2D 扩散模型中提取的先验知识，3D 对象合成的生成模型取得了重大进展。然而，现有 3D 合成框架中的多视图几何不一致和生成速度慢等挑战仍然存在。

这可以归因于两个因素：一是优化方面缺乏丰富的几何先验知识，二是传统3D生成方法中几何和纹理之间的纠缠问题。

为此，我们引入了 MetaDreammer，这是一种利用丰富的 2D 和 3D 先

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EfficientSAM来了！Meta提出：利用掩码图像预训练实现高效分割一切 2023-12-06 21:51

超越FastSAM、MobileSAM！ EfficientSAM：一种轻量级快速 SAM 模型，具有良好的性能，与SAM相比，推理速度加快20倍！参数减少20倍！。核心是利用提出的掩码图像预训练SAMI，从 SAM 图像编码器重建特征，以实现高效的视觉表示学习！

现在点击关注 @CVer官方知乎账号，第一时间看到最优质、最前沿的CV、AI工作~

EfficientSAM: Leveraged Masked Image Pretraining for Efficient Segment Anything

单位：Meta AI

论文：https://arxiv.org/abs/2312.00863

分割一切模型 (SAM) 已成为众多视觉应用的强大工具。 驱动零样本迁移和高多功能性的令人印象深刻的性能的

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最新点云Transformer综述！ 2023-12-06 08:09

1 摘要

Transformer 一直是自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉 (CV) 的核心。NLP 和 CV 的巨大成功激发了研究者对 Transformer 在点云处理中的使用的探索。但是，Transformer如何应对点云的不规则性和无序性？Transformer 对不同的 3D 表示（例如点云或体素）的适用性如何？Transformer 对各种 3D 处理任务的能力如何？到目前为止，还没有对这些问题的研究进行系统的调查。论文全面概述了用于 3D 点云分析的 Transformer算法。首先介绍 Transformer 结构的理论并回顾其在 2D/3D 领域的应用。然后，提出了三种不同的分类法（即基于实现、数据表示和任务），可以从多个角度对当前基于 Transformer 的方法进行分类。此外，论文

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CMRxMotion 数据集介绍 2023-12-06 19:08

数据集信息

CMRxMotion (Extreme Cardiac MRI Analysis Challenge under Respiratory Motion) 是 MICCAI 2022 的挑战赛之一，旨在探索呼吸运动极端情况下心脏 MRI 分析。其包括两个任务：1）图像质量评估和 2）分割。挑战赛包括训练集 160 例（20 名志愿者 x 4 次扫描 x 2 帧），验证集 40 例（5 名志愿者 x 4 次扫描 x 2 帧）以及测试集 160 例（20 名志愿者 x 4 次扫描 x 2 帧），数据采集自同一台 MRI 扫描器（西门子 3T MRI 扫描器 MAGNETOM Vida）。志愿者被训练以 4 种方式分别行为：a) 遵守屏气指令；b) 将屏气时间减半；c) 自由呼吸；以及 d) 强烈呼吸。每

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目标跟踪（2-原理） 2023-12-06 16:41

目标跟踪（1-原理） - 知乎 (zhihu.com)

协方差矩阵————相关性

对于是实对称矩阵，他们的特征向量是正交的。以正交的特征向量为新的轴

和我之前看的《矩阵力量》对应起来了。。。。

核心思想是指在统计和数据分析中，数据点之间的相似性或距离的计算需要考虑数据在不同维度上的变异性。协方差矩阵是衡量变量之间相关程度及每个变量自身变异程度的一种表示方法。 图中讲述的是马氏距离(Mahalanobis Distance)的概念，这是一种考虑了数据分布特性的距离度量。 在这个方程中，\( (x - \bar{x}) \) 是数据点（向量x）与平均值（向量\( \bar{x} \)）之间的差，表示数据点偏离均值的程度。而协方差矩阵的逆\( S^{-1} \)起到权重的作用。它考虑了数据在每

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Comparing Custom Models to Google Cloud Vision API： 2023-12-06T14:16:07.000Z

Google Cloud Vision is a set of APIs made by Google for a variety of vision-based tasks designed to be easily integrated to enable visual intelligence for apps. They offer object detection of generic objects, optical character recognition (OCR), document detection/recognition, and the ability to train custom detection models.

In this guide, we will go over

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How to Detect Objects with YOLOv8： 2023-12-06T12:28:55.000Z

YOLOv8 , developed and maintained by Ultralytics, is a state-of-the-art computer vision model. You can use YOLOv8 for object detection, classification, and segmentation. The model introduces several architectural changes over its predecessor, YOLOv5 .

You may be wondering: how can I detect objects with YOLOv8? How you use YOLOv8 depends on how you plan to d

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