早上8點,感測(無錫)隊伍在公司集結完畢,總經(jīng)理許文韜先生為此次拓展團建活動作動員講話:希望大家鼓足士氣,積極參與,團結共進。通過今天的團建活動能夠有所收獲、有所啟迪,提高團隊凝聚力、戰(zhàn)斗力,促進公司更好更快的發(fā)展。
夏日炎炎,但是感測(無錫)的小伙伴們不畏困難,按照公司事先精心設計的行進路線,在綠樹茂林之中、在秀美河畔健步前行,信步走在美麗而又充滿挑戰(zhàn)的大道上?;顒舆^程中,個個昂首闊步,精神抖擻,展現(xiàn)著感測人的朝氣和風采!
]]>座談會上,感測(無錫)智能裝備有限公司總經(jīng)理許文韜對太湖學院領導專家一行的到來表示熱烈的歡迎,并且詳細介紹了企業(yè)的發(fā)展歷程和公司的自動化技術水平,同時在工業(yè)電氣自動化裝備、圖像深度學習平臺、光學模組制程裝備等方面領域與太湖學院的領導及專家們開展學習交流。會后,袁院長等對我司的一些項目和今后的發(fā)展提出了寶貴的建議。雙方均表示,在今后的校企合作,技術交流和人才引進當中將會有更加緊密的合作。
本次調研,為學院和公司之間的進一步交流合作奠定了基礎,也為院企之間達成互惠互利的友好關系開拓了新的空間和前景!
]]>傳統(tǒng)的圖像識別框架分為訓練和測試階段,分別包括預處理、特征提取、對其分類及最后識別出圖像結果。對圖像識別中的特征提取分為全局和局部特征提取,將全局和局部特征結合起來,形成一個整合特征,以便更好地描述圖像的效果。
而深度學習是通過組合低層特征從而形成更加抽象的高層屬性類別或特征,進而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。通過多層非紅性單元構建出深度學習網(wǎng)絡,低一層的網(wǎng)絡輸出數(shù)據(jù)作為高一層的網(wǎng)絡輸入數(shù)據(jù),從大量數(shù)據(jù)中逐層篩選出有效高階特征,使用含有大量信息的有效高階特征進行圖像的識別、分類及檢索等。智能化的同時也大大提高了分類和識別圖像的準確性。
隨著現(xiàn)代科技化程度的不斷提升,深度學習在圖像識別領域取得很大的發(fā)展,應用的面也越來越廣泛,模型層次不斷加深,結構復雜度也越來越大。深度學習應用在圖像識別領域,識別率高、魯棒性強,并且有很強泛化能力。其優(yōu)異的性能與廣泛的實用性已然使其成為時代主流。
目前我司正在研發(fā)一款手持式粗糙度檢測儀,為適應測量建筑工地各個混凝土墻體表面的粗糙度,以及能夠實時實地得出詳細數(shù)據(jù),我們應用了基于圖像識別的深度學習算法。
技術特性
– 節(jié)省操作人員
– 自主研發(fā)的視覺識別系統(tǒng),精度達到±0.1mm
– 實現(xiàn)測試分析一體化,行業(yè)領先
– 人工智能算法和深度學習被引入到設備自動檢測/自分析
– 被測面分類及檢測數(shù)據(jù)全儲存+大數(shù)據(jù)分析
]]>隨著時代的發(fā)展,智能化設備更多地應用于生活的各方面。由于自動化設備的高度自由化,對于其質量以及安全的要求也越來越高。于是在設備量產(chǎn)之前需要經(jīng)過大量程序化的測試,其中有很多高度重復的動作以及精密的操作,用人工代替會浪費大量的人力同時造成很多測試結果不客觀。由于產(chǎn)品的多樣性,市場上很難找到能夠找到完全符合定制產(chǎn)品的測試設備,現(xiàn)在我們公司能夠提供一整套完整的定制化自動測試解決方案。以下是某公司的智能掃地機器人量產(chǎn)前大量的測試工序,全都由我們公司定制的掃地機綜合測試臺完成。
解決方案:
根據(jù)相關的測試要求制定一系列的檢測工序:
綜合測試臺采用一鍵式全自動測試方案,通過讀取掃地機動作反饋和掃地機傳感器信號,來判定機器的質量狀態(tài)。通過WIFI連接掃地機后,后臺讀取掃地機端口信號,同時PC驅動PLC控制動作元器件,PLC通過傳感器收集測試端的反饋,軟件判定測試結果。
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