名片曝光使用說(shuō)明

步驟1:創(chuàng)建名片

微信掃描名片二維碼,進(jìn)入虎易名片小程序,使用微信授權(quán)登錄并創(chuàng)建您的名片。

步驟2:投放名片

創(chuàng)建名片成功后,將投放名片至該產(chǎn)品“同類優(yōu)質(zhì)商家”欄目下,即開(kāi)啟名片曝光服務(wù),服務(wù)費(fèi)用為:1虎幣/天。(虎幣充值比率:1虎幣=1.00人民幣)

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21世紀(jì),伴隨著工業(yè)自動(dòng)化的發(fā)展而逐漸完善和發(fā)展。機(jī)器視覺(jué)光源已經(jīng)被運(yùn)用到更加多的領(lǐng)域。但是目前為止,還有很多人對(duì)這個(gè)行業(yè)還是相當(dāng)陌生。機(jī)器視覺(jué)光源系統(tǒng)的特點(diǎn)是提高生產(chǎn)的柔性和自動(dòng)化程度。在一些不適合于人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺(jué)難以滿足要求的場(chǎng)合,常用機(jī)器視覺(jué)來(lái)替代人工視覺(jué);同時(shí)在大批量工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中,用人工視覺(jué)檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高,用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化程度。而且機(jī)器視覺(jué)易于實(shí)現(xiàn)信息集成,是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。由于機(jī)器視覺(jué)光源是自動(dòng)化的一部分,沒(méi)有自動(dòng)化就不會(huì)有機(jī)器視覺(jué)光源,機(jī)器視覺(jué)光源軟硬件產(chǎn)品正逐漸成為協(xié)作生產(chǎn)制造過(guò)程中不同階段的核心系統(tǒng),無(wú)論是用戶還是硬件供應(yīng)商都將機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品作為生產(chǎn)線上信息收集的工具,這就要求機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品大量采用“標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)”,直觀的說(shuō)就是要隨著自動(dòng)化的開(kāi)放而逐漸開(kāi)放,可以根據(jù)用戶的需求進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)。當(dāng)今,自動(dòng)化企業(yè)正在倡導(dǎo)軟硬一體化解決方案,機(jī)器視覺(jué)光源的廠商在未來(lái)5-6年內(nèi)也應(yīng)該不單是只提供產(chǎn)品的供應(yīng)商,而是逐漸向一體化解決方案的系統(tǒng)集成商邁進(jìn)。在未來(lái)的幾年內(nèi),隨著中國(guó)加工制造業(yè)的發(fā)展,對(duì)于機(jī)器視覺(jué)光源的需求也逐漸增多;隨著機(jī)器視覺(jué)光源產(chǎn)品的增多,技術(shù)的提高,國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺(jué)光源的應(yīng)用狀況將由初期的低端轉(zhuǎn)向高端。由于機(jī)器視覺(jué)光源的介入,自動(dòng)化將朝著更智能、更快速的方向發(fā)展。另外,由于用戶的需求是多樣化的,且要求程度也不相同。那么,個(gè)性化方案和服務(wù)在競(jìng)爭(zhēng)中將日益重要,即用特殊定制的產(chǎn)品來(lái)代替標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品也是機(jī)器視覺(jué)光源未來(lái)發(fā)展的一個(gè)取向。機(jī)器視覺(jué)的研究是從20世紀(jì)60年代中期美國(guó)學(xué)者L.R.羅伯茲關(guān)于理解多面體組成的積木世界研究開(kāi)始的。當(dāng)時(shí)運(yùn)用的預(yù)處理、邊緣檢測(cè)、輪廓線構(gòu)成、對(duì)象建模、匹配等技術(shù),后來(lái)一直在機(jī)器視覺(jué)中應(yīng)用。羅伯茲在圖像分析過(guò)程中,采用了自底向上的方法。用邊緣檢測(cè)技術(shù)來(lái)確定輪廓線,用區(qū)域分析技術(shù)將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區(qū)域,這些技術(shù)統(tǒng)稱為圖像分割。其目的在于用輪廓線和區(qū)域?qū)λ治龅膱D像進(jìn)行描述,以便同機(jī)內(nèi)存儲(chǔ)的模型進(jìn)行比較匹配。實(shí)踐表明,只用自底向上的分析太困難,必須同時(shí)采用自頂向下,即把目標(biāo)分為若干子目標(biāo)的分析方法,運(yùn)用啟發(fā)式知識(shí)對(duì)對(duì)象進(jìn)行預(yù)測(cè)。這同言語(yǔ)理解中采用的自底向上和自頂向下相結(jié)合的方法是一致的。在圖像理解研究中,A.古茲曼提出運(yùn)用啟發(fā)式知識(shí),表明用符號(hào)過(guò)程來(lái)解釋輪廓畫的方法不必求助于諸如zui小二乘法匹配之類的數(shù)值計(jì)算程序。70年代,機(jī)器視覺(jué)形成幾個(gè)重要研究分支:①目標(biāo)制導(dǎo)的圖像處理;②圖像處理和分析的并行算法;③從二維圖像提取三維信息;④序列圖像分析和運(yùn)動(dòng)參量求值;⑤視覺(jué)知識(shí)的表示;⑥視覺(jué)系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)等。機(jī)器視覺(jué)是一項(xiàng)綜合技術(shù),包括圖像處理、機(jī)械工程技術(shù)、控制、電光源照明、光學(xué)成像、傳感器、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)(圖像增強(qiáng)和分析算法、圖像卡、I/O卡等)。一個(gè)典型的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用系統(tǒng)包括圖像捕捉、光源系統(tǒng)、圖像數(shù)字化模塊、數(shù)字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機(jī)械控制執(zhí)行模塊。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)基本的特點(diǎn)就是提高生產(chǎn)的靈活性和自動(dòng)化程度。在一些不適于人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境或者人工視覺(jué)難以滿足要求的場(chǎng)合,常用機(jī)器視覺(jué)來(lái)替代人工視覺(jué)。同時(shí),在大批量重復(fù)性工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中,用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法可以大大提高生產(chǎn)的效率和自動(dòng)化程度。
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