机器视觉资讯20240122 - 云禅网络-机器视觉资讯

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引领储能架构新篇章，东土科技创新能力获国家认可--机器视觉网 2024-01-22 14:48:27

2024-01-22 14:48:27 来源: 中国机器视觉网

1月18日，工信部第一届能源电子产业创新大赛总决赛颁奖仪式在四川宜宾举行。由国网综合能源服务集团有限公司、北京东土科技股份有限公司等单位申报的“软件定义的储能系统架构（iESS）”项目荣获总决赛银奖。

能源电子是实施制造强国和网络强国战略的重要内容，也是新能源生产、存储和利用的物质基础，更是实现碳达峰碳中和目标的中坚力量。本次大赛由工业和信息化部产业发展促进中心等单位共同主办，旨在推动能源电子领域技术突破和产品供给能力提升，促进产业升级。大赛的参赛作品代表了我国在“光、储、端、蓄”四个领域的真实科研水平，充分展示了能源电子产业蓬勃向上的创新活力。

2023年，工信部等单位联合发布《关于推动能源电子产业发展的指导意见》，首次从国家发展的战略

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德思特与Commsignia正式建立合作伙伴关系--机器视觉网 2024-01-22 14:41:44

2024-01-22 14:41:44 来源: 中国机器视觉网

2024年1月17日，德思特Commsignia正式建立合作伙伴关系，负责该品牌及产品在大中华地区的销售和售后服务，共同为国内客户提供优质的V2X车联网技术及全方位通信解决方案。

Commsignia CEO Szabolcs 先生表示：“中国市场对于我们来说非常重要，能够与德思特达成合作伙伴关系将为我们带来强大的助力，我们将以卓越的方式为你们提供所需的技术、业务发展和营销支持，实现Commsignia和德思特的共同成功。我非常欢迎你们的到来，让我们一起把公司建设得高效、繁荣、成功！”

德思特总经理陈秋苑女士也代表德思特全体成员向Commsignia团队表达了真诚的感谢，她表示，“非常感谢Commsignia团队对我们的信任和支持。有了你们的

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几乎零畸变的Opto Engineering®微距镜头，适用于高达1/1“的传感器--机器视觉网 2024-01-22 14:35:47

几乎零畸变的Opto Engineering®微距镜头，适用于高达1/1“的传感器

2024-01-22 14:35:47 来源: 中国机器视觉网

Opto Engineering®推出新的MC3M系列微距镜头，适用于高达1.1"的传感器，扩大了其微距镜头范围。MC3M系列设计用于在固定的工作距离内以优异的分辨率和几乎零畸变捕捉小物体的图像。*由于结构紧凑，高性价比和高光学性能，MC3M系列镜头非常适合定位，检测和测量应用。

核心优势

畸变近乎为零*：非常低的光学畸变使MC3M镜头非常适合；不需要高景深的高精度定位/检测/测量应用。

高分辨率：专门设计用于在固定工作距离的“微距”环境中工作。

适用于工业环境的简单而坚固的设计。

紧凑：外径只有30毫米，适用于空间有限的应用

* 每个型号的最大保证

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山东明佳科技有限公司与智能工程学院共话未来合作--机器视觉网 2024-01-22 14:23:33

2024-01-22 14:23:33 来源: 中国机器视觉网

为深入贯彻落实创新驱动发展战略、深化校企合作，推进产、教、研深度融合发展，2024年1月19日，泰山科技学院智能工程学院学工副院长马栋、智能制造教研室主任宋晓波、就业创业办公室主任赵金晓一行人，抵达山东明佳科技有限公司进行参观调研，与副董事长张树君、总经理助理高晓宇，区域总监苏家旺进行座谈交流，共话未来校企发展。

在企业方的接待下，马栋一行人首先参观了公司厂容厂貌、生产装配及调试车间、光学实验室、电气实验室，并在公司四楼会议室进行座谈交流。

山东明佳科技有限公司是一家集研发、生产、销售于一体的科技企业。公司主要产品包括PET瓶检测设备、玻璃瓶检测设备、易拉罐纸盒检测设备等，广泛应用于食品、饮料、医药等行业的包装检测环节，展现了强大的生产能力和

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迈睿机器人新推出L8,满足重载自动搬运需求--机器视觉网 2024-01-22 13:41:55

2024-01-22 13:41:55 来源: 中国机器视觉网

新品发布

随着市场需求不断增长和智能制造水平不断提高,工业领域的制造企业深深意识到采用更加灵活智能的机器人解决方案,将有效提升企业的生产效率和核心竞争力,并增强企业的抗风险能力。迈睿机器人作为以智能化技术为核心的移动机器人产品以及解决方案提供商，深谙工业场景,不断推出升级产品和技术创新来助力客户。

近日, 迈睿机器人隆重发布新一代潜伏式AMR产品L8，是继2022年L5发布之后的第二款重量级产品。迈睿潜伏式移动机器人L8可适用于更多的工业制造场景，满足重载物料及大型货品搬运的需求。

三种导航方式超强适应能力

L8尺寸为1520mm×1150mm×325mm,外形设计流畅,采用迈睿自主研发的AI算法,配备了二维码、LSLAM和VSLAM三

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金品KG 4102 视觉检测工控机：卓越质量与智能生产的完美合作伙伴--机器视觉网 2024-01-22 15:28:26

金品KG 4102 视觉检测工控机：卓越质量与智能生产的完美合作伙伴

2024-01-22 15:28:26 来源: 中国机器视觉网

导读

在现代制造业中，追求高质量、高效率以及自动化的生产已成为企业生存和竞争的关键因素。为了满足这些要求，机器视觉检测技术与工控机的结合应运而生，成为许多行业的首选工具。通过金品KG 4102 视觉检测工控机的应用，从而改善生产流程、降低成本并提高产品质量。

卓越的质量控制

无论制造领域是汽车、电子、食品还是制药，金品KG 4102 视觉检测工控机可以提供质量控制能力。它以高速度处理图像数据，实时检测产品的尺寸、外观和结构，确保每个产品都符合严格的质量标准。金品工控机的处理能力能够随时追踪和控制生产过程，及时纠正问题，降低次品率，提升品牌声誉。

自动化装配的得力助

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茶马古窖 × 海康机器人，以科技赋能世界遗产资源--机器视觉网 2024-01-22 14:56:55

2024-01-22 14:56:55 来源: 中国机器视觉网

茶文化遗产的故事，正由一座茶山，娓娓道来。2023年9月17日，景迈山作为首个以茶为主题的世界文化景观遗产，在第45届世界遗产委员会会议上通过审议，正式申遗成功。自然隐藏于山间，以茶马古窖为代表的景迈山茶产业项目，则以现代化的语言，将普洱茶和中国茶文化，向世界生动讲述。

普洱茶链接过去，开启未来

茶，是链接过去、开启未来的“密钥”。普洱茶，是时间的风味“储存卡”，集合自然厚爱与人文情怀，越陈越香。生产，窖藏，品饮，充分体现时间的复利。

茶马古窖寻找产业链升级的途径：依托于原产地的仓储，结合可信赖的数字科技手段，最终实现原产地茶仓储、科技化茶树园、可信任茶交易。结合AI、区块链、物联⽹、茶窖智能管理中台、APP移动端等前沿科技的应用，让普洱茶

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新型可编程频闪控制器在机器视觉中的应用--机器视觉网 2024-01-22 14:00:28

2024-01-22 14:00:28 来源: 中国机器视觉网

引言

在现代工业生产、医疗、交通等多个领域，机器视觉技术已经成为不可或缺的一环。高精度和高速度的视觉检测系统对光源的质量和控制方式有着特殊的需求。这些需求驱动了光源控制技术的快速发展，特别是可编程频闪控制器。

本文的目的是全面地介绍一款新型可编程频闪控制器，探讨其在不同机器视觉应用场景中的潜力，以及其如何解决传统控制器存在的问题。

产品介绍与技术规格

概述

新型可编程频闪控制器包括 P-S2-48W400-4T、P-S2-48W1200-4T 和 P-S2-48W1200-12TS 等型号。这些控制器不仅具备传统频闪控制器的基础功能，还加入了一系列先进的特性。

高级功能

流程自定义控制：支持多个自定义流程，每个流程可包含多个步骤；高

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选择工业相机的10大要素！ 2014-02-21 10:51:08

推荐关注下方公众号学习更多机器视觉相关知识！选择合适的工业相机是机器视觉系统设计中的重要环节，它不仅仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关。但是，目前市场上的相机恐怕已经成千上万种，但是我从不慌张，也不怕新品出来跟不上，秘密就是我归纳了相机选型的 10 个控制点，事半功倍哦~ 为了给工业相机需求者提供更好的帮助，今天小矩就来告诉大家如何选择最合适自己的工业相机。

相机品牌

虽然大多数的厂商都推出了全系列产品，但是每个品牌都有擅长的地方，选择该品牌的明星产品往往性价比高，可靠性好。怎么知道哪个是明星产品？工业相机最主要的就是看采集到的图像效果。好的效果，即使一个完全不懂的人也能看的出来，好坏即可分辨。有条件的客户可以实际考察一

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为什么使用图像缓冲技术？图像缓冲技术的工业应用-电子发烧友网 2024-01-22 10:03

来源：樱田机器视觉检测

缓冲技术是为了协调吞吐速度相差很大的设备之间数据传送而采用的技术。

为了缓和 CPU 和I/O设备速度不匹配的矛盾，提高CPU和I/O设备的并行性，在现代操作系统中，几乎所有的I/O设备在与处理机交换数据时都用了缓冲区，并提供获得和释放缓冲区的手段。总结来说，缓冲区技术用到了缓冲区，而缓冲区的引入是为了缓和CPU和I/O设备的不匹配，减少对CPU的中断频率，提高CPU和I/O设备的并行性。

在数据到达与离去速度不匹配的地方，就应该使用缓冲技术。缓冲技术好比是一个水库，如果上游来的水太多，下游来不及排走，水库就起到“缓冲”作用，先让水在水库中停一些时候，等下游能继续排水，再把水送往下游。

在工业上通常指工业相机进行数据传输时为了迅速采集图像而采用的技术，也叫图像缓冲技术

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图像传感器的选购要点-电子发烧友网 2024-01-20 17:11

随着科学技术的发展，机器视觉在智能交通系统 (ITS)中扮演着越来越重要的角色。无论是自动车牌识别、违法停车检测，还是行人检测、交通流量分析，甚至行车违章识别，都离不开高质量的图像传感器的支持。这些传感器必须具备高分辨率、高帧率、宽动态范围和低噪声等特性，以适应各种环境条件，满足不同应用的需求。

机器视觉有哪些特点，

与人类视觉相比如何？

虽然人类一直希望看到全彩色和高分辨率，但对于各种机器视觉应用而言，这并不是必需的。在机器视觉中，图像本身并不是最重要的。最重要的是存储在图像中的信息：例如，硅晶片上缺陷的位置和大小、存储在条形码或二维码中的数据，或者车牌上的数字和字母。

机器视觉有哪些快速增长的应用领域？

ITS就是其中之一，尤其是在中国。安装在交通信号灯杆上的摄像头会监

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H6211S 国产恒压芯片外围简单 36V 48V 60V 转3.3V 5V 5A大电流 2024-1-22 20:27

国产降压芯片具有一些优势，这些优势可能包括但不限于以下几点：

成本优势：国产降压芯片通常能够在生产和制造上获得一定的成本优势。

定制化和适应性：国产降压芯片制造商可能更容易与本地电子设备制造商合作，以满足特定市场的需求。

技术创新：国产芯片制造商在技术创新方面也在不断努力,并致力于研发新的降压芯片技术，提高性能、效率和稳定性，以满足不断发展的电子设备需求。

惠海H6211S 国产恒压芯片具有外围简单36V 48V 60V 转3.3V 5V 5A大电流，低功耗等优点。

产品描述

H6211S是一种输入高达200V的高压降压开关控制器，可以向负载提供高达5A的连续电流。 H6211S支持输出恒定电压，可以通过调节VFB采样电阻来设置输出电压，同时支持Z大电流限制，可以通过修改CS采样电阻来设置输出电流Z

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TE品牌高速可插拔I O互连产品介绍-赫联电子 - 芯片求购 2024-1-22 20:37

TE Connec ti vity (TE)的zSFP+互连产品是目前市面上速度最快的单通道I/O连接器之一，数据传输速率可达到28 Gbps NRZ和56 Gbps PAM-4。该互连产品采用的设计后向兼容SFP/SFP+产品，可与现有的SFP+连接器实现热插拔，从而使系统快速升级为28-56 Gbps。在10-16Gbps的数据速率用户可选用 zSFP+做设计，当传输速率更高时，实现平滑升级，从而实现长期成本降低，而无需完全重新设计便可提高性能。TE的zSFP+互连产品符合SFF-8402的规定，已为光纤通道32G(28.05 Gbps线路速率)采用。整个产品系列以Molex.LCC双源选件的形式提供。作为TE的授权分销商，Heilind可为市场提供相关服务与支持，此外Heilind也供应多家世界顶级

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ADP5092： 2024-1-22 20:37

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adp5091： 2018-06-05

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域名与IP地址之间的关系？ 2024-01-22

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155： 2010-02-24

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阅读体验】 RISC-V设计必备之案头小册 - 社区活动专版 - 电子技术论坛 - 广受欢迎的专业电子论坛! 2024-1-22 20:38

有幸参加发烧友电子的论坛评测，这两天收到了这本需要评测的书籍《RISC-V开放架构设计之道》，全书简单讲了RISC-V指令集中目前已经完善的几个指令集部分，并展望了未来可能会在指令集中出现的RISC-V拓展。

这本书的开篇讲的是，为什么我们需要RISC-V指令集？

从过去的ISA的特点进行引入，先以目前主流的x86指令集架构为例列出了增量式指令集架构中普遍含有的的一个缺点，并从指令集设计导论中列出一个良好的指令集架构需要哪几方面的特征。

由此，我们开始了RISC-V基础指令集的阅读，从基础的RV32I开始，这是一个目前已经完全不改变的指令集，也就是说无论RISC-V指令集怎么演变，最基础的RV32已经是完全不变化。以此来规避在过去指令集设计中的错误。

然后开始了在RISC-V中应该如何编写汇

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施密特触发器在DSP芯片模拟量输出口的应用？ 2024-1-22 20:39

施密特触发器在DSP芯片模拟量输出口的应用一般是用来实现模拟信号输出。尽管DSP芯片内部主要是数字信号的处理，但有些DSP芯片在一些特定的引脚上提供了模拟量输出功能，用来直接输出模拟信号。施密特触发器通常被用来将数字信号转换成模拟量信号。通过适当设计施密特触发器的阈值和反馈电路，可以将数字信号转换成具有高低电平的模拟量信号。输出的高低电平可以代表不同的模拟量数值。在提到的DSP芯片的应用图中，施密特触发器可能用于将DSP芯片内部的数字信号转换成模拟量信号输出。具体来说，当DSP芯片内部的数字信号达到施密特触发器的阈值时，施密特触发器会翻转输出电平，从而实现模拟信号的输出。需要注意的是，这只是一种可能的应用方式，具体应用还需要根据芯片的功能和设计考虑。至于模拟量的输出功能是否可以实现，则取决于具体的芯片规格和设计

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数模-电子发烧友网 2023-11-15

数模 +关注 0 人关注人关注

数模即数学建模，就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。

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数模资料下载射频与数模混合类高速PCB设计介绍立即下载类别：PCB设计规则 2022-10-13 标签：pcb射频数模 171 0 数字电子技术基础知识__课件立即下载类别：电子教材 2016-12-09 标签：电子数模 1346 0 数字电子技术基础课后答案_阎石_第五版_习题答案立即下载类别：电子教材 2016-12-09 标签：电子数模 1.2万 0 数

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求助！！！！LABVIEW2017 在win10系统中生成的exe 波形图控件属性为英文 2024-1-22 20:40

如果在Win10系统中生成的LabVIEW 2017的exe文件运行时界面上的菜单栏和波形图控件属性显示为英文，可以尝试以下解决方法：1. 检查LabVIEW的语言设置：打开LabVIEW开发环境，点击菜单栏的"Tools（工具）"，选择"Options（选项）"，然后在"Environment（环境）"选项卡中，检查"Language"选项是否设置为中文。2. 检查操作系统的区域和语言设置：打开控制面板，选择"时钟和区域"，然后点击"区域"选项，在"格式"选项卡中，选择"地区格式"为中文（中国），然后点击"管理员"选项卡，确保"日志消息格式"也选择为中文。3. 更新LabVIEW和操作系统：如果LabVIEW和操作系统的语言设置已经正确，但仍然显示为英文，可以尝试更新LabVIEW和操作系统到最新版本，或者重

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ad9910为啥输出关闭需要等待一会才能彻底输出0v？ 2024-1-22 20:40

很抱歉，我无法看到你提到的关断方法和波形。但是，我可以给出一些常用的AD9910关闭方法供参考：1. 使用硬件使能信号：可以通过将外部信号线与AD9910的使能引脚相连来控制关闭和启用。当使能信号为高电平时，AD9910处于工作状态；当使能信号为低电平时，AD9910关闭。2. 使用闪存配置：可以使用AD9910的闪存接口，将关闭配置（所有寄存器设置为相应的关闭值）加载到闪存中，然后通过设置指令使AD9910读取闪存中的配置而关闭。3. 软件控制关闭：可以使用微控制器或其他外部控制器通过SPI接口或并行接口来控制AD9910的寄存器，将相应的寄存器设置为关闭值以关闭输出。请根据需要选择适当的方法来关闭AD9910，以满足你的关断要求。此外，你还可以参考AD9910的数据手册以获取更详细的信息。

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HI-8686PQI HOLT品牌 HI-8685和HI-8686系列接收器应用于ARINC 429总线，将信号转换 - 芯片求购 2024-1-22 20:41

HI-8685和HI-8686上的接收器直接连接到ARINC 429总线，并将输入信号转换为正常CMOS电平。内部比较器电平被设置为刚好低于标准6.5伏最小数据阈值并且刚好高于标准2.5伏最大零位阈值。HI-8685的-10版本允许在不影响ARINC水平检测的情况下，将外部10Kohm电阻与每个ARINC输入串联，以进行防雷保护。

这两种产品都提供高速16位并行总线接口、32位缓冲区以及用于字长和奇偶校验的错误检测。还提供了一个复位引脚用于通电初始化。

特征

串行ARINC429575&561数据到16位并行数据的自动转换

高速并行16位数据总线

错误检测-字长和奇偶校验

重置开机初始化输入

片上线路接收器直接连接到ARINC总线

ARINC输入的内部防雷符合DO-160D，等级3（仅限-10个

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航天航空-电子发烧友网 2023-06-05

ADI凭借在优化系统级信号处理性能方面的成熟经验和种类丰富的产品，为开发人员提供针对商用大飞机的解决方案。ADI解决方案提供此应用相关的系列产品，如用于...

由于宇航电源整体及其组件面临的综合挑战，GaN功率器件的全面应用至今尚未达成。但是，随着GaN功率器件辐照强化及驱动方式的创新改良，宇航电源将会得到更大...

航天航空资讯

行业方案|数商云航空航天制造业SRM供应商管理解决方案一、行业背景航空航天制造业是一个高度技术化和高度复杂的行业，它需要高质量的产品和高效的生产流程来满足市场需求。这个行业的供应链管理是至关重要的，因为它... 2023-06-05 标签：SRM航天航空 276 0

我国工业产业在全球格局下分析情况分析中国工业产业的全球产业冠军和领军企业数量较少。效益指标如市盈率、销售

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宋仕强论道之华强北专业市场转型失败（四十七） 2024-1-22 20:41

测试国内仿的最好的airpods2代？华强北的airpods值得买吗？

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德国西克SICK multiScan136 3D 区域避障模块―产品聚焦频道- 视觉系统设计 2024/1/19 23:03:48

迈向工业4.0智能化的道路上，3D激光雷达扮演着数字化世界不可或缺的角色，不仅充当了自动驾驶车辆和机器人的“眼睛”，而且通过获取的3D点云成为认知世界的“记忆”。

在各种各样户外恶劣条件下如雨、雪、雾、粉、低温等，稳定可信赖的3D LiDAR将事半功倍，西克推出专为工业车辆及移动机器人市场开发的高精度室内外工业级16线激光雷达multiScan136 3D 区域避障功能，为您的各类挑战性应用保驾护航！

1.产品特点

产品功能

3D LiDAR 传感器 multiScan136是一款全能型室内外工业级产品。它不仅可以同时对环境进行建图和定位，还可以同步进行 3D环境感知。

工业级的设计，无论硬件还是软件，都保证了其流程的稳固性，其性能使客户长期受益，避免了额外的售后成本。出色的户外性能，让你的应

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电源IC芯片封装检测―技术与应用频道- 视觉系统设计 2024/1/19 22:54:51

项目背景

在芯片生产制造过程中，各工艺流程环环相扣，技术复杂，材料、环境、工艺参数等因素的微变常导致芯片产生缺陷，影响产品良率。芯片质量检测作为芯片生产线中的关键环节，可以积极地反馈产品质量信息，以便及时掌控各生产环节的健康状况，促使质量检测技术在生产线中的作用越来越凸显。

如今，人工目视检测方法因存在效率低、精度低、成本高、劳动强度大和标准不统一等缺点，正逐步被自动检测技术所取代。

项目检测内容

1.视觉检测芯片有无和破损，检测引脚完整性，来料正反判定。

2.四列同时检测（160个），检测时间小于200ms，能够兼容多种型号产品。

型号A：十行四列检测

型号A：NG品

型号B：十三行一列检测

型号B：NG品

项目采用龙睿视觉平台

项目采用视觉龙自研

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PowerScan 9600 DPX 系列手持枪是追溯性和生产力的卓越解决方案―技术与应用频道- 视觉系统设计 2024/1/19 22:47:19

Datalogic 推出革命性的 PowerScanTM 9600 DPX 系列。随着世界制造业的发展，可追溯性已经成为汽车、电子和医疗卫生等各行各业生产流程的一个重要方面。对产品进行粒度级跟踪的能力可确保产品更安全、持续改进和更快地解决问题。为了满足这些需求，Datalogic 隆重推出 PowerScan 9600 DPX 系列，这是一款专为直接部件打标 (DPM) 应用而设计的工业手持式扫码枪。新系列扫码枪为面临可追溯性挑战的企业提供了多项关键功能和解决方案。

在制品（WIP）的可追溯性对于长期产品生命周期管理至关重要。DPM 应用经常会遇到漏读、条形码损坏和彩色背景等问题。Datalogic 的 DPX 4D 自动学习系统采用多区 TOF 和 RGB 传感器，通过提供有关目标材料、倾斜度和反射

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Datalogic得利捷Matrix 220赋能电子科技行业高效生产―技术与应用频道- 视觉系统设计 2024/1/19 22:42:27

制造业是大国重器，也是实体经济的重要组成部分。随着云计算、人工智能等科技的发展，智能制造、自动化制造生产无疑是现代工业、制造业的大势所趋。其中，自动化数据采集设备是制造业不可或缺的信息化工具。

自动化数据采集设备能够快速读取一二维码，然后通过无线传输的方式将数据传输到计算机条码系统，对产品进行监管及质量追溯，提升生产效率。

近日，一家从事家电、汽车类电控产品的研发和制造的客户，找到Datalogic得利捷寻求专业的二维码采集方案。客户需要读取PCB板上二维码，并将信息上存到MES系统。

目前，该客户在扫码的过程中遇到了以下困难：

困难1：数据采集器安装位置需要上下安装，需要考虑安装距离的问题。

困难2：数据采集器需要覆盖10cm宽度，且条码位置多变。

Datalogic得利捷明确了客户的需求后，为客

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运动控制中的PWM和PSO 命令-运动控制-少有人走的路 2024-01-22 15:36:11

在进行连续插补的时候，用户在每段运动轨迹中，都可以添加多组io操作，包括普通的IO控制，及精确的PWM/PSO输出控制。

运动控制卡中的PWM一般用于控制电机的速度和位置，实现精确的运动控制。

PWM应用一：电机调速

电机的调压调速和PWM调速是两种不同的电机控制方式。

调压调速：调压调速是通过改变电机输入电压的大小来控制电机的转速和扭矩。

通过调节电压，可以改变电机的转矩特性和转速。这种调速方式适用于直流电机和某些类型的交流电机，如感应电动机。

PWM调速：PWM（脉宽调制）调速是通过改变电机输入电压的占空比来控制电机的转速和扭矩。

PWM调速是将直流电源通过开关器件（如晶体管或IGBT）进行开关控制，通过改变开关的通断时间，控制电机输入电压的平均值。

PWM调速可

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基于YOLOv8的目标识别、计数、电子围栏的项目开发过程 2024-01-22 11:21

## 0 前言用于生产环境中物体检测、识别、跟踪，人、车流量统计，越界安全识别

1 YOLOv8概述

YOLOv8 是Ultralytics的YOLO的最新版本。作为一种前沿、最先进(SOTA)的模型，YOLOv8在之前版本的成功基础上引入了新功能和改进，以提高性能、灵活性和效率。YOLOv8支持全范围的视觉AI任务，包括检测、分割,、姿态估计、跟踪和分类。这种多功能性使用户能够利用YOLOv8的功能应对多种应用和领域的需求。

2 环境搭建

2.1 NIVIDA、PyTorch、CUDA、CUDNN安装-GPU训练开发

在这里插入图片描述

CUDA与驱动对应版本链接

在这里插入图片描述

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论文解读《OmniControl: Control Any Joint at Any Time for Human Motion Generation》ICLR 2024 2024-01-21 20:00

Introduction:

（不是完全对应的翻译，而是结合自己对于该领域的了解的解读）

现有的基于diffusion model的text2motion任务取得了很impressive的效果（MDM, PriorMDM等等），在多样性和真实性上等都还不错，然而这类方法的没有空间感知能力。这里指没有办法让生成的动作的某些joint位置和人们想要的一致。空间感知能力是一个很重要的东西，它使得human motion能够在复杂场景中进行和环境的交互，对于embodied ai十分重要。

在本文中，作者提出用关键帧的关节位置来作为控制信号，这也是一个很常用且自然的想法，使得text2motion 模型具有了空间感知能力。然而，这是一件现有的方法都做不到的事情：

首先，关键帧的关节位置是无法用text promp

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SadTalker 扫盲篇一：3D 人脸重建 2024-01-21 03:51

SadTalker 扫盲篇一：3D 人脸重建

一、工作内容

提出了基于 CNN 的单张图像人脸重建方法。使用像素级别和语义级别的的损失函数，融合不同粒度的图像信息进行弱监督学习

提出了一种新颖的形状置信度学习策略用于多图像人脸重建聚合。使用弱监督学习训练一个置信度预测子网络。

二、单图像人脸重建网络

如 Fig. 1 (a) 所示，我们使用一个CNN模型去回归 3DMM 人脸模型相关系数。对于无监督或弱监督训练，我们回归光照和脸部位姿，进行人脸重建。下面介绍模型的结构和输出

3D Face Model：在 3DMM 中，人脸形状 S 和纹理 T 可以通过一个仿射模型来表示： S = S(\alpha, \beta) = \bar{S} + B_{id}\alpha + B_{e

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[MM 2023]Self-Contrastive Graph Diffusion Network： 2024-01-21 15:16

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PromtSR：Image Super-Resolution with Text Prompt Diffusion： 2024-01-21 15:30

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ICLR 2024 Oral | 扩散杀入相机姿态估计！利用光线扩散进行稀疏视图相机姿态估计 2024-01-22 18:45

遥遥领先！本文提出了相机姿态的分布式表示，将相机视为一束光线，这种表示与空间图像特征紧密耦合，并提出一种基于回归的方法和学习去噪扩散模型，在相机姿态估计任务上性能表现SOTA！

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Cameras as Rays: Sparse-view Pose Estimation via Ray Diffusion

论文：https://openreview.net/forum?id=EanCFCwAjM

CVPR 2023 论文和开源项目合集请戳—> https://github.com/amusi/CVPR2023-Papers-with-Code

ICCV 2023 论文和开源项目合集请戳—> https://githu

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ImageClef-2019-VQA-Med 数据集介绍 2024-01-22 19:12

数据集信息

ImageClef-2019-VQA-Med是一个专为医学视觉问答任务设计的独特数据集，它包含了4,200幅精选的放射学图像及15,292对精心准备的问答对。这个数据集聚焦于四个关键的临床问题领域——模态、平面、器官系统和异常，每个类别都经过精心设计以涵盖不同的难度水平，并采用了分类和文本生成的方法。这些问题的设计确保它们可以直接通过图像的视觉内容回答，无需依赖额外的医学知识或特定领域的推理。

数据集的构建通过自动化流程完成，包括使用先进的过滤技术筛选合适的图像和注释，以及创建合理的问题和答案生成模式。为了保证其高质量标准，测试集还经过了两位资深医学博士的严格手动验证。该数据集已对公众开放，为广大研究者和开发者提供了一个宝贵的资源，用于开发和测试先进的医学图像自动问答系统。

ImageClef

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图解Transformer——非常赞的解释Transformer架构的文章 2024-01-21 22:12

Transformer架构是一种深度学习模型,自从2017年被提出以来,在自然语言处理领域取得了巨大的成功。相比于传统的循环神经网络和卷积神经网络,Transformer架构具有更高的并行计算能力和更快的训练速度,因此在处理大规模数据时更加高效。

同时,Transformer架构也引入了自注意力机制,能够更好地捕捉序列数据中的长距离依赖关系,因此在语言模型、机器翻译、文本生成等任务上取得了很好的表现。此外,Transformer架构也可以应用于计算机视觉、音频处理等领域,是一种非常重要的深度学习模型。可以说它是现在各种大模型的基础，因为它结构比较复杂，所以理解起来需要费一些力气。Jay Alammar写的这篇《The Illustrated Transformer》对Transformer结构解释的非常清晰。

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利用SFT反过来提高视觉基础模型的性能(代码已开源) 2024-01-21 18:47

Supervised Fine-tuning in turn Improves Visual Foundation Models

标题：利用SFT反过来提高视觉基础模型的性能

地址：https://arxiv.org/pdf/2401.10222.pdf

github：https://github.com/TencentARC/ViSFT

摘要：图像文本训练，如CLIP，近年来一直主导着视觉基础模型的预训练。随后的努力致力于将区域级视觉学习引入CLIP的预训练，但由于缺乏大规模的区域级数据集，面临着可扩展性挑战。受到自然语言处理中监督微调（SFT）的启发，例如指导微调，我们探索了在视觉基础模型预训练后通过细粒度SFT提升其生成能力的潜力。因此，提出了一种两阶段方法ViSFT，旨在释放视觉基础模型的细粒度

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Leadership Podcasts

Know the perspective of top leaders：

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Expert Sessions

Go deep with industry leaders in live, interactive sessions：

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Comprehensive Guides

Master complex topics with comprehensive, step-by-step resources： 14.0.0

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image：

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Free Courses

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Certified AI & ML BlackBelt Plus Program

Master AI like a pro with our mentor-driven program：

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Learning Paths

Expert-curated paths for every goal：

Where do I begin? Data science is such a huge field - where do you even start learning about Data Science?

These are career-defining questions often asked by data science aspirants. There are a million resources out there to refer but the learning journey can be quite exhausting if you don’t know where to start.

Don’t worry, we are here to help you take yo

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Gen AI Pinnacle Program

Learn cutting-edge skills for your AI career：

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Thriving Community

Share knowledge, spark ideas, and build meaningful connections：

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Challenging Hackathons

Test your skills, unleash your creativity, and win big： 24/03/20

I started my journey in analytics in August 2014 through an online course. Then came AV which gave a newbie like me a platform when my first article was published.Thereafter the association with AV has grown to AV being my guide and mentor. There is no dearth of analytics resources on the web but when you get it from experts in the Indian analytics space wit

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AI Snack

Master complex topics, one bite-sized challenge at a time：

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Become a Wordsmith

Share your voice, and win big in blogathons： 08-01-20

Data Science Blogathon 40th Edition

The best way to learn any concept, specifically in Data Tech, is by sharing it. Knowledge sharing not only helps you understand what you learned in more detail but sharing it with the community helps others understand how a particular Data Tech idea works.

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Our Offerings

Build a data-powered and data-driven workforce：

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Trainings

Bridge your team's data skills with targeted training：

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Data Culture

Break down barriers and democratize data access and usage：

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https://www.analyticsvidhya.com/?s=： 14.0.0

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https://datahack.analyticsvidhya.com/blogathon/： 08-01-20

Data Science Blogathon 40th Edition

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Home： 2021-08-22

Solar 10.7B: Comparing Its Performance to Other Notable LLMs

Dive into the world of notable LLMs & look at the new SOLAR 10.7B. Learn about the model's pre-training process & explore its performance.

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Computer Vision Tutorial: A Step-by-Step Introduction to Image ...： 2019-04-01T03:45:17+00:00

19 minutes

⭐⭐⭐⭐⭐ Rating: 5 out of 5.

Introduction

What’s the first thing you do when you’re attempting to cross the road? We typically look left and right, take stock of the vehicles on the road, and make our decision. Our brain is able to analyze, in a matter of milliseconds, what kind of vehicle (car, bus, truck, auto, etc.) is coming towards us. Can ma

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Pulkit Sharma： 14.0.0

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25 Open Datasets for Deep Learning Every Data Scientist Must Work With： 2018-03-29T02:58:45+00:00

Introduction

The key to getting better at deep learning (or most fields in life) is practice. Practice on a variety of problems – from image processing to speech recognition. Each of these problem has it’s own unique nuance and approach.

But where can you get this data? A lot of research papers you see these days use proprietary datasets that are usually n

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Pranav Dar： 14.0.0

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Top 4 Pre-Trained Models for Image Classification with Python Code： 2020-08-17T18:30:27+00:00

Introduction

The human brain can easily recognize and distinguish the objects in an image. For instance, given the image of a cat and dog, within nanoseconds, we distinguish the two, and our brain perceives this difference. In case a machine mimics this behavior, it is as close to Artificial Intelligence as we can get. Subsequently, the field of Computer Vi

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Purva Huilgol： 14.0.0

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Image Classification Using CNN (Convolutional Neural Networks)： 2020-02-18T02:45:31+00:00

Introduction

Convolutional neural networks (CNN) – the concept behind recent breakthroughs and developments in deep learning.

Computer vision is a very popular field in data science, and CNNs have broken the mold and ascended the throne to become the state-of-the-art computer vision technique. Among the different types of neural networks (others include re

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Mohdsanadza...： 14.0.0

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2： 14.0.0

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47： 14.0.0

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Expert session：

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Podcasts：

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Comprehensive Guides： 2018-08-22T11:14:53+00:00

Introduction

Anyone who has participated in machine learning hackathons and competitions can attest to how crucial feature engineering can be. It is often the difference between getting into the top 10 of the leaderboard and finishing outside the top 50!

I have been a huge advocate of feature engineering ever since I realized it’s immense potential. But it

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Free courses：

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Learning path：

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BlackBelt program：

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Gen AI：

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Community：

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Hackathons： 24/03/20

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Daily challenges：

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Contribute & win： 08-01-20

Data Science Blogathon 40th Edition

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The paper titled "Medusa: Simple LLM Inference Acceleration Framework with Multiple Decoding Heads" introduces Medusa, an inference acceleration framework for Large Language Models (LLMs). Here are the key points from the abstract: ➡️ Inference Limitations in LLMs: Large Language Models often face limitations in the inference process due to the lack of paral

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