来南京学机器视觉 指南车机器人学习7月体验班正式开班

发布时间:2022-09-29 06:26:09 来源:bob官方网页登录 作者:bob线上登录

  是人工智能范畴最重要的前沿分支之一,相比人眼在高精度、高速度、高可靠性、高效率、感光范围和数据化、信息化上具有多方面领先优势,被誉为智能制造之“眼”。《人工智能发展报告》显示,机器视觉技术在国内外人工智能企业应用技术中占比超过40%,应用范围十分广泛。

  对于不同行业的人来说,寻找合适的渠道来不断地学习和提升自己是很重要的。指南车机器人回馈社会,特推出了为期五天的视觉体验班。课程设置贴近市场需求,内容基础,形式丰富,能够更好地帮助不同水平的准工程师们学习。

  7月18日上午9点,南京智能制造培训基地引来了来自五湖四海的体验班学员。他们将在这里,开启为期5天的机器人学习。

  在开班致辞环节,指南车教育事业部饶显军表示,指南车在帮助技术工人进行技术升级的同时,致力于助力中国传统制造业企业完成“机器换人”改造,为智能制造产业提供人才。

  指南车资深课程顾问袁洁,从市场需求、薪资及企业分布等方面,为体验班的学员详细剖析了工业机器人行业的就业和发展前景,她指出人才才是智能制造机器人领域最缺的资源。

  随着技术的快速发展,我国机器视觉迎来高速发展时期,机器下游领域不断拓展,逐渐渗透到3C电子、汽车、半导体、锂电、包装、食品、医药等多个行业,根据机器视觉产业联盟数据,我国机器视觉市场规模自2021年起将保持年均27%左右的高速增长水平,预计到2023年国内机器视觉市场规模将接近300亿元。

  智能制造时代已经到来,机器换人已成趋势,低端制造人员面临大面积下岗的风险,各大企业裁员人数一年多过一年,而工业自动化方面的人才却供不应求。在疫情笼罩的经济环境下,待遇反而水涨船高。在清楚认识到未来的趋势之后,你是准备充耳不闻、随波逐流?还是选择学习跟上时代?

  今天过来参加机器人学习体验班的学员们已经给出了最好的答案,他们有的刚刚毕业,有的是已经工作了多年,但是彼此的目标都是一样的,追逐时代发展,提升自我,给自己的人生交上一份满意的答卷。

  工业自动化已是当今工业的一个大趋势,国家和企业对于机器人行业的人才需求越来越大,在其他人还在等着被时代推着走的时候,指南车的学员们已经感知到了时代的呼应和召唤,他们正通过学习迈进机器人工程师的大门。

  如果你和他们一样,也有提升自己的想法,有进名企、拿高薪的念头,那么现在是时候行动起来了,指南车欢迎有志成为机器人工程师的你!

  错过了本期免费体验班的朋友不用灰心,后面我们还会有更多体验活动,大家可以持续关注。

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      和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域,它是一门涉及、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科,其能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广,其中母子嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展,有力地推动了机器视觉的发展。  从整个机器视觉的领域来讲,它是处在快速的重构期,通过市场分析来看,机器视觉并不是特别新兴的领域,这从最早图像处理衍生到现在,市场上有很多大的厂商对智能安防和交通做了很久的深耕,他们最开始不是做机器视觉、人脸识别起家的,在这几个行业中很多厂商都处于并驾齐驱、快速发展阶段。  赛迪顾问预测到2018年中国人工智能市场规模会超过406亿,这个复合增长率会达到25.8%,增速是快于全球的整个增长率的。在市场结构上来讲,也是存在着整体的情况。投资规模来讲,在去年一年,从投资的整个额度包括投资笔数都呈快速增加的态势,而且很多从事人工智能和机器视觉的企业数量也在快速地增加。  未来,通过人工智能方面利好的政策,在这四个领域会有比较大的机遇,安防、交通,金融,消费电子这是机器视觉领域重点关注的应用行业方向。 
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      当前,人工智能已成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,其发展势不可挡。随着人工智能的爆发,作为代表技术之一的机器视觉,有望迎来更大发展。  机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。伴随着人工智能产业升温,机器视觉行业有望迈向新的发展阶段,市场规模将加速扩张。  机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。根据功能不同,机器人视觉可分为视觉检验和视觉引导两种。它是计算科的一个重要分支,它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。在自动化生产过程中,人们通常将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。  在我国随着配套基础建设的完善,技术、资金的积累,各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现,推动着机器视觉行业快速发展。然而,目前全球用户对视觉技术的飞速发展还缺乏匹配认知,行业发展必然面临挑战。  工业机器视觉难点在于精度和速度,要求都在毫米级,且工业领域工业机器人抓手的变动是在三维空间内。  

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