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智能计算机视觉在智能制造中的应用 ——“人工智能与产业变革”公开课第10期
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随着“工业4.0”智能时代的到来以及《中国制造2025》的发布,智能制造成为新兴制造业的制高点,而智能计算机视觉在工业制造中也正发挥着越来越重要的作用。在企业生产效率提高、产品工艺品质检测、构建智慧工厂,智能机器视觉已是“工业4.0”时代进程中的核心应用。
为了帮助众多制造型企业在人工智能、大数据、云计算等技术高速发展的大环境下,对智能机器视觉在智能制造中的应用有更为全面的认识,本次活动特邀请上海交通大学苏州人工智能研究院“智慧机器视觉中心”主任王一舟博士,详细介绍智能机器视觉在智能制造中的应用,帮助广大企业解决生产、转型中遇到的问题。
活动组织
活动主办
上海交通大学苏州人工智能研究院
联合主办
苏州市智能制造产业联盟
苏州工业园区智能制造创新服务中心
益友荟
活动支持
苏州工业园区企业发展服务中心
苏州工业园区培训管理中心
活动主题
智能计算机视觉在智能制造中的应用
活动时间
2019年9月25日(周三)14:00-16:30
活动地点
苏州工业园区雪堂街188号公共学院4号楼306室
活动概述
活动议程
14:00-14:30
活动签到
14:30-16:00
主题演讲
智能计算机视觉在智能制造中的应用
上海交通大学苏州智研院“智慧机器视觉中心”主任 王一舟
16:00-16:20
主题演讲
上海交通大学苏州人工智能研究院介绍
上海交通大学苏州人工智能研究院 莫涛
16:20以后
合影留念
课程介绍
模块一:表面质量的检测
简述:工业生产领域划痕、脏污、亮斑、缺角和凸起等的检测,通过图像分块、匹配、矫正,像素比对,缺陷类型分类等实现。
模块二:视觉定位(双目、多目定位)
简述:主要针对工业领域机械零部件等进行检测,通过特征点提取、图像(旋转)匹配、变换矩阵的拟合等方法实现。
模块三:工业视觉主要组成部分
简述:概述相机、光源的配置,视觉检测工位的机械设计,图像处理算法,人机交互软件等核心内容。
模块四:检测考虑的因素
简述:影响检测结果的考虑因素主要有检测对象特征,检测的实时性以及曝光时间、运动模糊、光源亮度(定制)等因素。
模块五:图像核心算法
简述:主要分为图像预处理,图像分割,边缘检测,图像匹配,图像矫正,像素比对,缺陷分类等关键算法。
模块六:机器学习在工业检测中的应用
简述:通常情况下,工业检测中比较难活动足够多的样本,机器学习应用并不多。
嘉宾介绍
王一舟博士
上海交通大学苏州人工智能研究院“智慧机器视觉研究中心”主任
在加入上海交大苏州人工智能研究院之前的十年间,王一舟博士曾先后任职于英国巴克莱投资银行和欧洲两家资产管理公司的高管职位,负责人工智能算法交易模型和金融大数据处理的相关业务。
他于2005年毕业于清华大学电子工程系硕士学位就,研究方向为语音识别。于2009年获得伦敦帝国理工大学博士学位,学术研究方向为机器学习和图像识别。科研及产业化方向:提供人脸识别、印刷文字识别、指纹识别等核心技术及解决方案,应用于智慧安防、智慧交通、智慧教育、智慧金融、智慧园区等场景。
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