Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào một máy tính "nhìn thấy" một bức tranh dưới góc độ những gì nó có thể cho chúng ta biết về nội dung trong bức tranh đó chưa? Và tất cả là nhờ vào thứ được gọi là machine learning vision systems học máy là một dạng công nghệ cho phép máy tính học cách thực hiện một việc gì đó — giống như chúng ta có thể học hỏi qua trải nghiệm và ngày càng làm tốt hơn theo thời gian.
A hệ thống thị giác học máy , nói một cách đơn giản, là một chương trình máy tính có thể "nhìn thấy" và hiểu được các hình ảnh mà nó nhận được. Chương trình thực hiện điều này bằng cách tìm kiếm các mẫu và dữ liệu trong hình ảnh, sau đó đưa ra dự đoán về hình ảnh dựa trên những gì nó đã học được từ các ví dụ trước đó.
Các hệ thống thị giác học máy đã tiến bộ rất nhiều trong những năm gần đây. Trước đây, máy tính chỉ có thể phát hiện các hình dạng và màu sắc đơn giản. Nhưng khi công nghệ ngày càng cải thiện, khả năng của máy móc trong việc hiểu và diễn giải những hình ảnh phức tạp cũng trở nên tốt hơn.
Một bước tiến lớn trong quá trình phát triển của học máy trong nhận dạng hình ảnh là ứng dụng của mạng nơ-ron mạng nơ-ron. Những mạng lưới này được thiết kế để hoạt động giống như bộ não con người, với các tầng nơ-ron nhân tạo xử lý thông tin và tạo ra các liên kết. Nhờ sử dụng mạng nơ-ron, máy móc đã đạt được những đột phá trong việc nhận diện vật thể, khuôn mặt và thậm chí cả cảm xúc trong hình ảnh.
Khi bạn chụp ảnh bằng điện thoại thông minh, bạn đã bao giờ thấy thiết bị tự động nhận diện những người trong khung hình chưa? Tất cả điều đó đều nhờ vào các hệ thống thị giác học máy. Các hệ thống này bao gồm các thuật toán để nhận biết và phân loại các đối tượng trong hình ảnh — điều này rất hữu ích, ví dụ như khi bạn cần sắp xếp lại các bức ảnh cũ.
Hãy tưởng tượng một thế giới nơi các cỗ máy có thể nhận diện và theo dõi các đối tượng của chúng ta ngay lập tức. Điều này hiện nay có thể đạt được bằng cách sử dụng các hệ thống thị giác học máy. trí tuệ nhân tạo trong thị giác máy tính các phương pháp để phát hiện và nhận dạng đối tượng trong một hình ảnh hoặc video đã được ghi lại.
Ví dụ, nó được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống thị giác học máy để phát hiện đối tượng, như trong lĩnh vực ô tô (xe tự lái, v.v.). Các hệ thống này giúp xe ô tô "nhìn thấy" và phản ứng với môi trường xung quanh, như các phương tiện khác, người đi bộ và đèn giao thông. Và bằng cách tận dụng học máy, những chiếc xe này có thể di chuyển an toàn và tránh va chạm trên đường.
Tiên phong trong công nghệ kiểm tra pin năng lượng mới, chúng tôi áp dụng các hệ thống thị giác tiên tiến và giải pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) trong sản xuất công nghiệp, linh kiện chính xác và tự động hóa thông minh, thúc đẩy đổi mới tại các lĩnh vực tăng trưởng cao.
Chúng tôi duy trì tỷ lệ kiểm tra sản phẩm 100%, thực hiện giám sát chất lượng nghiêm ngặt từ khâu nhập nguyên vật liệu, lắp ráp đến kiểm tra cuối cùng và đóng gói—đảm bảo độ tin cậy, sự tuân thủ và giao hàng hiệu quả cho khách hàng toàn cầu.
Là một doanh nghiệp công nghệ cao được công nhận trên phạm vi quốc gia với hai chứng chỉ về phần mềm và tích hợp hệ thống, chúng tôi chuyên về các công nghệ cốt lõi bao gồm phần mềm thị giác máy, robot, điều khiển chuyển động chính xác và các hệ thống kiểm tra thông minh.
Với sự hỗ trợ của đội ngũ kỹ sư chuyên môn cao, chúng tôi cung cấp phát triển sản phẩm thị giác tùy chỉnh, tìm nguồn cung ứng tối ưu chi phí, dịch vụ tập kết hàng hóa và logistics chuyên biệt—cung cấp giải pháp hình ảnh hoàn chỉnh, tiết kiệm chi phí cùng hỗ trợ sau bán hàng nhanh chóng.
EN
