温度监测器 F1DI1601

温度监测器 F1DI1601

温度监测器 F1DI1601

AMAT 0020-20511 
Swagelok 6LV-D2V222P-AA 
AMAT 0050-61197 
Tylan UC FC-780CHT 
Alicat Scientific PC-15PSIG-O-V3/?10IN 
Tylan FC-260 
Alicat Scientific PC-15PSIG-O/10I?N 
AMAT P5000 Slit Valve Door, 450955 
Opto 22 AC37 
Opto 22 B4 Pamux Brain Board, PCB, 01788L, 408960
Brooks 6256B8BA2A9MVAA 
Brooks 6256B7BA2A9PXAA 
Unit Instruments UFC-1660 
Yamaha Motor KG7-M441H-0 
Cutler-Hammer HLD3600F Ind. Circuit Breaker w/ LT3600T 
APW McLean UES17H115529 Fantray, AMAT 0190-7006614 03:59 
               APW McLean UES17H115529 Fantray, AMAT 0190-70066
APW McLean UES17H115529 
Brooks 5866RB1A1G4M2NA 
Brooks 5866RB1A1G4M2NA 
Unit Instruments UFC-1501 
BOC Edwards 65B 
Unit Instruments UFC-1501 
UNIT UFC-1110A 
Unit Instruments UFC-1100A 
Swagelok SS-BNV51-DV-C 
Unit Instruments UFC-1100A 
Unit Instruments UFC-1200 
Parker Veriflo 94425FSFFs0APPL?IEDEX, Isolation valve, 43700926EX
Hoke 7387004R Valve,100 PSIG, 316 SST/EPDM, 450937 
Hoke 7387004R Valve,100 PSIG, 316 SST/EPDM, 450936 
AMAT Wafer Notch Finder, RDT-A-3391, 450933
AMAT Wafer Notch Finder, RDT-A-1494, 450932
AMAT 0090-00358 
Varian L9180-302 
Veriflo 45700153 
AMAT 0010-76174 
Nordson 1074677

深度学习带来的突破

传统的机器学习在特征提取上主要依靠人来分析和建立逻辑，而深度学习则通过多层感知机模拟大脑工作，构建深度神经网络（如卷积神经网络等）来学习简单特征、建立复杂特征、学习映射并输出，训练过程中所有层级都会被不断优化。在具体的应用上，例如自动ROI区域分割；标点定位（通过防真视觉可灵活检测未知瑕疵）；从重噪声图像重检测无法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃盖板检测中的真假瑕疵等。随着越来越多的基于深度学习的机器视觉软件推向市场（包括瑞士的vidi，韩国的SUALAB，香港的应科院等），深度学习给机器视觉的赋能会越来越明显。

4）3D视觉的发展

3D视觉还处于起步阶段，许多应用程序都在使用3D表面重构，包括导航、工业检测、逆向工程、测绘、物体识别、测量与分级等，但精度问题限制了3D视觉在很多场景的应用，目前工程上先铺开的应用是物流里的标准件体积测量，相信未来这块潜力。

3.要全免替代人工目检，机器视觉还有诸多难点有待攻破

1）光源与成像：机器视觉中的成像是步，由于不同材料物体表面反光、折射等问题都会影响被测物体特征的提取，因此光源与成像可以说是机器视觉检测要的个难关。比如现在玻璃、反光表面的划痕检测等，很多时候问题都卡在不同缺陷的集成成像上。

2）重噪音中低对比度图像中的特征提取：在重噪音环境下，真假瑕疵的鉴别很多时候较难，这也是很多场景始终存在一定误检率的原因，但这块通过成像和边缘特征提取的快速发展，已经在不断取得各种突破。

3）对非预期缺陷的识别：在应用中，往往是给定一些具体的缺陷模式，使用机器视觉来识别它们到底有没有发生。但经常遇到的情况是，许多明显的缺陷，因为之前没有发生过，或者发生的模式过分多样，而被漏检。如果换做是人，虽然在操作流程文件中没让他去检测这个缺陷，但是他会注意到，从而有较大几率抓住它，而机器视觉在这点上的“智慧”目前还较难突破。

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