無損檢測法是一種常用的故障診斷技術，故障診斷從本質上來講就是模式識別問題，而模式識別又可以狹義地理解為圖像識別。從介紹圖像、圖像識別、圖像識別過程和圖像識別系統的基本概念著手，就幾種常用圖’像識別方法的原理和特點進行比較，給出了CCD圖像獲取系統的組成。然后結合發動機曲軸的一種自動磁粉探傷系統實例，對系統的圖像處理和識別流程進行詳細的討論，并針對一般無損檢測系統難以滿足曲軸的檢測要求和精度要求的狀況，提出經過改進的一種適用于曲軸的整體無損檢測系統。該系統有助于高效和完整地獲取整個曲軸的圖像，提高圖像信息的質量，從而提高發動機曲軸表面缺陷檢測的準確性和可靠性。慧視光電的RK3588是什么樣的板卡？安徽RK3399Pro處理板圖像識別模塊算法研發

機器人是AI落地應用的一個很重要載體，AI賦能的機器人能夠在安防巡檢、自動化作業、應急救援等領域發揮重要作用。在電力巡檢當中，傳統的模式需要人工一步一步走出來，面對假設在各種環境中的輸電線，這種模式弊端重重，費時費力。而常年經受風吹雨曬的輸電線，在使用久了之后，難免會出現電力設備損壞缺失等問題，AI賦能下的機器人的出現，為這項行業的工作效率的提升提供了新思路。巡檢機器人內置可見光和紅外攝像頭，能夠實現晝夜巡檢，然后再內置高性能的AI圖像處理板，就能夠運用AI識別、多機協同、數字孿生、巡檢監控等技術，實現自動巡視、缺陷和表計自動識別和告警、巡視報表自動生成和發送等功能，實現場站式巡檢場景的全息感知和全域決策輔助。河南RV1126主板圖像識別模塊供應商遠程監督可以用慧視光電開發的RV1126圖像處理板。

YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被***用于各種實際應用，包括自動駕駛、監控和物流等行業的目標識別。自今年2月YOLOv9發布以后，近期，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結合效率和準確性的強大解決方案，延續了YOLO系列的傳統。據悉，YOLOv10在各種模型規模上都實現了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數數量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數減少了25%。

隨著AI的快速發展，對應的軟硬件也得到了快速的普及，蘋果公司已經推出了新一代的具有AI功能的系列產品，Intel也推出了具有AI能力的新一代芯片。無論是無人機用吊艙產品還是邊海防用轉臺產品，如果前端沒有具有AI能力的圖像處理板卡或智能跟蹤設備，沒有高性能的AI算法，很難在激烈的競爭中獲得優勢。特別是針對一些特定場景或特定目標的檢測跟蹤性能提升，圖像算法工程師的壓力與日俱增。按照傳統的做法，需要經過數據采集、人工標注、模型訓練、模型部署、效果評估等流程。定制板卡找哪個企業？

成都慧視光電技術有限公司推出的SpeedDP是針對AI零基礎用戶的低門檻AI開發平臺，提供從數據標注、模型訓練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發功能。SpeedDP功能簡潔、上手快，是當下進行AI深度學習訓練的重要的工具。而且目標識別檢測領域，成都慧視開發的高性能Viztra-HE030圖像處理板，可以通過四大四小處理器高達6.0TOPS的算力，精細分析識別到的物體，區分作物和雜草，進而為機器人提供正確的信息，輔助除草。圖像識別模塊監控預警系統是防溺水技防手段中應用比較廣的。目標圖像識別模塊應用

目標識別用慧視光電的板卡！安徽RK3399Pro處理板圖像識別模塊算法研發

盡管還未達到真正的人工智能，但日漸成熟的圖像識別技術已開始探索各類行業的應用。在農林行業，圖像識別技術已經得到應用。木材的生產包含多個環節，過去這些環節往往牽涉到大量的人力投入。如今，圖像識別已在多個環節中得到應用，例如森林調查，通過無人機對圖像進行采集，再通過圖像分析系統對森林樹種的覆蓋比例、林木的健康狀況進行分析，從而可以做出更科學的開采方案。而原木檢驗方面，圖像識別可以快速對木材的樹種、優劣、規格進行判斷，省去了大量人工參與的環節。安徽RK3399Pro處理板圖像識別模塊算法研發