自动化需要高可靠、高精度、低成本3D机器人视觉解决方案

准是机器人技术中许多问题的关键，从物体检测和跟踪到获得点云数据，模糊的图像实际上是在高度混乱和恶劣的生产场景中获得良好精度的核心挑战，例如在烟尘和酷热的随意放置的流水线上。

来自加拿大SFU大学实验室的DaoAI Robotics 创造了一种基于深度学习的DaoAI稀疏聚合神经网络算法，实现了基于机器自主学习(AutoML)的物体自动识别技术系统，该技术使用庞大的通用数据集叠加特定的应用数据集，使得超过1000层的大型神经网络推理算法能够成功应用于数据量有限的实际应用项目。对于新产品的识别训练，仅仅需要一张照片，搭配DaoAI的机器人控制系统就可以实现自动的机器学习，对于物体进行高可靠的识别。

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