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机器视觉技术需要解决的问题
本文作者:思普泰克  时间:2018-06-08  阅读: 107

机器视觉技能是依靠获取图像数据来实现检测与测量的,也依赖数据规律进行图像核算与处理,所以,在大数据年代,大数据无疑为人们进一步发现人类的认知机理,实现更加安稳的机器视觉算法供给了可能;而相对应的,随着机器视觉体系的晋级与安稳,其搜集、分析、处理海量信息的才能也会更强。两者形成了良性的互动关系,互相影响,互相支持。但是机器视觉技能在大数据年代的发展还需要处理几项问题。

我国这一互动关系的建立与发展需处理的两大问题

其一,技能方面的问题。机器视觉技能在我国的起步较晚,虽然发展速度惊人,但在技能上的积累与立异与国外比较仍是存在着较大差距的。要想成功建立机器视觉与大数据年代的互动关系,就需要不断提高技能水平,增强立异才能。

其二,使用方面的问题。国内涵使用立异上也存在着缺乏,许多都是跟从国外的使用事例或许经过署理相关产品来实现模仿使用等。而要想有所发展,只是一味的跟在已有事例的身后是不可的,需要咱们能够有所创造,这样才能在不同国情下,为使用供给最为合适的处理方案。

处理使用单一化需要面对的三大问题

1、技能打破难度大。由于机器视觉技能涉及很多学科,因而,假如想要安稳的晋级体系,使其使用范围得到扩展,就需要不同学科协同立异才能实现,相对而言,在技能瓶颈的打破上存在一定的难度。

2、职业标准难统一。“闭门造车”是几千年来一直制约我国发展的主要本源,如今,大部分厂家为了本身的短期局部利益依然采用各自开发封闭的设备、协议、体系的运营模式,因而,想要制定职业统一标准仍是存在很大的难度的,中国的大格局、大产业的之路并不是坦途。

3、商场刚需创造有难度。这一问题关于我国来说,可以说是最为严峻的,由于我国是一个典型的劳动力密布国家,机器视觉技能的广泛使用势必会对劳动力商场形成冲击,因而,机器视觉商场的刚需创造是有着不小的难度的,还需要国家进一步处理好自动化设备投入与劳动力就业问题的平衡。
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