機(jī)器視覺領(lǐng)域的發(fā)展迅速，涵蓋了從基礎(chǔ)理論到實(shí)際應(yīng)用的各個(gè)方面。以下是幾篇重要的綜述文章，可以幫助你全面了解機(jī)器視覺領(lǐng)域的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢：
Dhillon et al., 2020
標(biāo)題: Convolutional neural network: a review of models, methodologies and applications to object detection
機(jī)構(gòu): National Institute of Technology Kurukshetra
摘要: 本文綜述了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在目標(biāo)檢測中的應(yīng)用，涵蓋了模型、方法和技術(shù)的最新進(jìn)展。
Sultana et al., 2020
標(biāo)題: A Review of Object Detection Models based on Convolutional Neural Network
機(jī)構(gòu): University of Gour Banga
摘要: 本文詳細(xì)介紹了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測模型，討論了各種模型的優(yōu)缺點(diǎn)和應(yīng)用場景。
Wu et al., 2020
標(biāo)題: Recent Advances in Deep Learning for Object Detection
機(jī)構(gòu): Singapore Management University
摘要: 本文總結(jié)了深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測領(lǐng)域的最新進(jìn)展，包括兩階段和單階段檢測器的最新研究成果。
視覺檢測文獻(xiàn)
視覺檢測領(lǐng)域的文獻(xiàn)數(shù)量龐大，涉及多個(gè)領(lǐng)域和技術(shù)。以下是一些關(guān)鍵的文獻(xiàn)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：
文獻(xiàn)數(shù)量和分布
時(shí)間范圍: 1981年至2023年
總文獻(xiàn)數(shù)量: 8053篇
主要領(lǐng)域: 自動化技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、金屬學(xué)與金屬工藝、機(jī)械、儀表工業(yè)
文獻(xiàn)類型: 期刊論文841篇、會議論文83篇、專利文獻(xiàn)1145381篇
重要期刊和會議
期刊: 組合機(jī)床與自動化加工技術(shù)、光學(xué)精密工程、機(jī)電工程技術(shù)
會議: 2017年全國工業(yè)控制計(jì)算機(jī)年會、2016年全國工業(yè)控制計(jì)算機(jī)技術(shù)年會、2015中國高端SMT學(xué)術(shù)會議
關(guān)鍵作者
主要貢獻(xiàn)者: 陳熔、劉玉梅、張立斌等
具體研究案例
基于嵌入式的單目視覺工業(yè)機(jī)器人定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)
作者: 王少鋒、夏廣遠(yuǎn)、吉春生、王海嶺
摘要: 本文提出了一種基于KUKA機(jī)械臂和嵌入式ZYNQ開發(fā)板的低成本系統(tǒng)方案，通過機(jī)器視覺實(shí)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人的精準(zhǔn)定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)對目標(biāo)工件能夠?qū)崿F(xiàn)有效、精準(zhǔn)的定位。
基于輕量級網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)擴(kuò)增的作物與雜草識別
作者: 高嘉南、侯凌燕、楊大利、梁旭、佟強(qiáng)
摘要: 本文基于YOLOv4算法設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)檢測模型，通過數(shù)據(jù)擴(kuò)增方法提高模型識別準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)模型檢測速度約為54幀/s，是原YOLOv4模型的330%，訓(xùn)練時(shí)間為原來的21.8%。
基于機(jī)器視覺的鋼包號識別方法
作者: 孫凱明、劉彤軍、郝明、王剛
摘要: 本文采用機(jī)器視覺方法實(shí)現(xiàn)鋼包號自動識別，通過模板匹配技術(shù)和數(shù)據(jù)增廣方法提高Tesseract OCR的識別率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，號碼識別率達(dá)98.30%。
機(jī)器視覺和視覺檢測領(lǐng)域的文獻(xiàn)豐富多樣，涵蓋了從基礎(chǔ)理論到實(shí)際應(yīng)用的各個(gè)方面。通過閱讀上述綜述文章和具體研究案例，可以全面了解該領(lǐng)域的最新進(jìn)展和未來發(fā)展方向。希望這些資源對你有所幫助。
