美國(guó)AB——1771-BA變頻器處理器輸入模塊觸摸屏質(zhì)保一年
1734-232ASC 1746-FIO4I 1747-AENTR 1756-A10 1762-IA8
1734-485ASC 1746-FIO4V 1747-BA 1756-A13 1762-IF2OF2
1734-4IOL 1746-HSCE 1747-BAJMPR 1756-A17 1762-IF4
1734-8CFG 1746-HSCE2 1747-C10 1756-A4 1762-IQ16
1734-8CFGDLX 1746-HSTP1 1747-C13 1756-A7 1762-IQ32T
1734-ACNR 5 1747-C20 1756-BA1 1762-IQ8
1734-ADN 1746-IA16 1747-CP3 1756-BA2 1762-IQ8OW6
1734-ADNX 1746-IA4 1747-DU501 1756-BATA 1762-IR4
1734-AENT 1746-IA8 1747-FC 1756-BATM 1762-IT4
1734-AENTK 1746-IB16 1747-KY1 1756-CFM 1762-L24AWA
1734-AENTR 1746-IB32 1747-L532 1756-CN2 1762-L24AWAR
1734-AENTRK 1746-IB8 1747-L533 1756-CN2R 1762-L24BWA
1734-APB 1746-IC16 1747-L541 1756-CNB 1762-L24BWAR
1734-ARM 1746-IG16 1747-L542 1756-CNBR 1762-L24BXB
1734-ARMK 1746-IH16 1747-L543 1756-CP3 1762-L24BXBR
1734-CTM 1746-IM16 1747-L551 1756-CPR2 1762-L40AWA
1734-CTMK 1746-IM4 1747-L552 1756-DH485 1762-L40AWAR
1734-EP24DC 1746-IM8 1747-L553 1756-DHRIO 1762-L40BWA
1734-EP24DCK 1746-IN16 1747-M13 1756-DNB 1762-L40BWAR
1734-EPAC 1746-INT4 1747-M15 1756-EN2F 1762-L40BXB
1734-EXT1 1746-IO12 1747-OS302 1756-EN2T 1762-L40BXBR
1734-EXT3 1746-IO12DC 1747-OS401 1756-ENBT 1762-OA8
1734-FPD 1746-IO4 1747-RL302 1756-EWEB 1762-OB16
1734-FPDK 1746-IO8 1747-SDN 1756-HSC 1762-OB32T
美國(guó)AB——1771-BA變頻器處理器輸入模塊觸摸屏質(zhì)保一年
隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)很多需要人工來(lái)手動(dòng)操作的工作，漸漸地被機(jī)器所替代。傳統(tǒng)方法做目標(biāo)識(shí)別大多都是靠人工實(shí)現(xiàn)，從形狀、顏色、長(zhǎng)度、寬度、長(zhǎng)寬比來(lái)確定被識(shí)別的目標(biāo)是否符合標(biāo)準(zhǔn)，最終定義出一系列的規(guī)則來(lái)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。這樣的方法當(dāng)然在一些簡(jiǎn)單的案例中已經(jīng)應(yīng)用的很好，唯一的缺點(diǎn)是隨著被識(shí)別物體的變動(dòng)，所有的規(guī)則和算法都要重新設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)，即使是同樣的產(chǎn)品，不同批次的變化都會(huì)造成不能重用的現(xiàn)實(shí)。而隨著機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，很多肉眼很難去直接量化的特征，深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)這些特征，這就是深度學(xué)習(xí)帶給我們的優(yōu)點(diǎn)和前所未有的吸引力。很多特征我們通過(guò)傳統(tǒng)算法無(wú)法量化，或者說(shuō)很難去做到的，深度學(xué)習(xí)可以。特別是在圖像分類、目標(biāo)識(shí)別這些問(wèn)題上有顯著的提升。視覺(jué)常用的目標(biāo)識(shí)別方法有三種：Blob分析法（BlobAnalysis）、模板匹配法、深度學(xué)習(xí)法。下面就三種常用的目標(biāo)識(shí)別方法進(jìn)行對(duì)比。Blob分析法BlobAnalysis在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的Blob是指圖像中的具有相似顏色、紋理等特征所組成的一塊連通區(qū)域。Blob分析（BlobAnalysis）是對(duì)圖像中相同像素的連通域進(jìn)行分析(該連通域稱為Blob)。其過(guò)程就是將圖像進(jìn)行二值化，分割得到前景和背景，然后進(jìn)行連通區(qū)域檢測(cè)，從而得到Blob塊的過(guò)程。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，blob分析就是在一塊“光滑”區(qū)域內(nèi)，將出現(xiàn)“灰度突變”的小區(qū)域?qū)ふ页鰜?lái)。舉例來(lái)說(shuō)，假如現(xiàn)在有一塊剛生產(chǎn)出來(lái)的玻璃，表面非常光滑，平整。如果這塊玻璃上面沒(méi)有瑕疵，那么，我們是檢測(cè)不到“灰度突變”的；相反，如果在玻璃生產(chǎn)線上，由于種種原因，造成了玻璃上面有一個(gè)凸起的小泡、有一塊黑斑、有一點(diǎn)裂縫，那么，我們就能在這塊玻璃上面檢測(cè)到紋理，經(jīng)二值化（BinaryThresholding）處理后的圖像中色斑可認(rèn)為是blob。而這些部分，就是生產(chǎn)過(guò)程中造成的瑕疵，這個(gè)過(guò)程，就是Blob分析。Blob分析工具可以從背景中分離出目標(biāo)，
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