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图像处理算法是人工智能(AI)的前奏,所以,其中的人脸识别对未来发展的意义也非常大。在未来,微美全息希望通过自身AI算法与云计算能力,与更多的硬件厂商展开战略合作,打造更多的智能设备,共同打造万物智能的美好时代。视觉计算是AI领域热门研究方向,也是应用落地较多、发展速度较快的人工智能技术之一,目前已经在安防、互联网、金融、医疗、物流、制造业、交通等多个行业落地。搭载强大的深度学习视觉处理算法的芯片,能实时进行数据结构化处理,以极低的功耗,支持多种数据输出接口,方便集成,并通过更较优的服务来更多地赋能这个行业。上海欧普泰科技创业股份有限公司是一家专业提供标准人工智能的公司，有想法的不要错过哦！**人工智能组件检测系统

一人多机系统特点： 一人多机,降低人力成本★  由于一名质检员可同时对多台EL设备的组件或电池串图片进行检验,相对于一人一台EL的人员配置而言,该系统可实现人力成本大幅降低。如表1所示,如果一名质检员同时查看5台EL设备的组件图片,人力成本降幅约为80%左右,如果同时查看20台,人力成本降幅约为95%左右.★  由于人为参与的减少,自动化水平得以提高,生产效率也会随之提高。另外,欧普泰一人多机AI系统也可以不需要人的参与,实现全自动化。科技是推动社会发展的驱动力,人类社会也随着一轮又一轮的科技,逐渐迈向更为智能化的时代。在检验检测行业中,人工智能和机器人技术同样是促进产业实现转型升级的有效推动力。近年来,机器人的技术突破很明显。以往,传统工业机器人主要依从一系列控制指令完成任务,随着人工智能技术在感知、人机交互、行动控制、智能决策等领域的发展,机器人在也逐步升级。例如通过机器人视觉能够让分拣机器人更的识别,传感系统可以感知周边环境等。质量人工智能标准人工智能，就选上海欧普泰科技创业股份有限公司，有需要可以联系我司哦！

上海欧普泰科技创业股份有限公司总部位于上海市普陀区,拥有苏州欧普泰、上海欧普泰软件科技、上海交大联合实验室、华东师范大学联合实验室等四大研发生产基地。公司于2016年4月成功完成新三板上市。公司拥有AI技术研发团队,自主开发的人工智能AI系统解决方案在诸多行业领域中（光伏、纺织、PCB等）运用,尤其在光伏领域,基于AI技术开发的AI-EL、AI-PL系统性能处于行业地位,为客户提高检测端智能化水平,进一步保障产品合格率、降低人工成本。公司自主研发的PL系列检测设备、EL系列检测设备、系列外观视觉自动识别系统系列光伏视觉检测设备（系列PL检测设备、EL检测设备、VI检测设备）等性能均达到或超过国外内同类设备的水平,产品质量和服务获得了用户的一致好评。

人工智能，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能检测，就选欧普泰，用户的信赖之选，欢迎您的来电！

根据国家统计局的数据显示,上半年我国工业机器人产量,同比增长。自2013年以来,我国就已经成为全球大的机器人市场。据OFR近期公布的数据显示,2017年全球工业机器人销量达,同比增长31%,其中中国销量,同比增长58%,较去年提高6个百分点。全球工业机器人销量的值中,一半的增长来自中国。预计到2020年,中国服务机器人年销售额将超过300亿元。随着人工智能等先进技术的快速发展,机器人迅速从工业领域向服务行业渗透,服务机器人展现出比工业机器人更为广阔的市场空间。此外,人工智能也正以的速度向前发展。全球的IT和互联网公司都加大了对人工智能领域的投入,包括Google、FaceBook、微软等跨国企业。我国把“人工智能”一词也写入国了家“十三五”规划纲要。人工智能进入爆发式增长的拐点。欧普泰致力于提供人工智能检测，有想法的不要错过哦！**人工智能组件检测系统

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    上海欧普泰科技创业股份有限公司,谈到视觉技术,我们一般会想到摄像头。然而,摄像头只是视觉技术体系中的输入端,采集图像或视频信息。而这些图像或视频信息需要利用的视觉技术处理之后,才能给用户提供有用的信息。我们常听说的视觉技术分为三类：计算机视觉、机器视觉、图像处理。通过百度百科我们可以了解到,“计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息,就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。”“机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。**人工智能组件检测系统