美国AB——1771-BA变频器处理器输入模块触摸屏质保一年
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
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1734-AENTRK 1746-IB8 1747-L533 1756-CN2R 1762-L24BWA
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随着机器视觉技术的快速发展，传统很多需要人工来手动操作的工作，渐渐地被机器所替代。传统方法做目标识别大多都是靠人工实现，从形状、颜色、长度、宽度、长宽比来确定被识别的目标是否符合标准，最终定义出一系列的规则来进行目标识别。这样的方法当然在一些简单的案例中已经应用的很好，唯一的缺点是随着被识别物体的变动，所有的规则和算法都要重新设计和开发，即使是同样的产品，不同批次的变化都会造成不能重用的现实。而随着机器学习，深度学习的发展，很多肉眼很难去直接量化的特征，深度学习可以自动学习这些特征，这就是深度学习带给我们的优点和前所未有的吸引力。很多特征我们通过传统算法无法量化，或者说很难去做到的，深度学习可以。特别是在图像分类、目标识别这些问题上有显著的提升。视觉常用的目标识别方法有三种：Blob分析法（BlobAnalysis）、模板匹配法、深度学习法。下面就三种常用的目标识别方法进行对比。Blob分析法BlobAnalysis在计算机视觉中的Blob是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域。Blob分析（BlobAnalysis）是对图像中相同像素的连通域进行分析(该连通域称为Blob)。其过程就是将图像进行二值化，分割得到前景和背景，然后进行连通区域检测，从而得到Blob块的过程。简单来说，blob分析就是在一块“光滑”区域内，将出现“灰度突变”的小区域寻找出来。举例来说，假如现在有一块刚生产出来的玻璃，表面非常光滑，平整。如果这块玻璃上面没有瑕疵，那么，我们是检测不到“灰度突变”的；相反，如果在玻璃生产线上，由于种种原因，造成了玻璃上面有一个凸起的小泡、有一块黑斑、有一点裂缝，那么，我们就能在这块玻璃上面检测到纹理，经二值化（BinaryThresholding）处理后的图像中色斑可认为是blob。而这些部分，就是生产过程中造成的瑕疵，这个过程，就是Blob分析。Blob分析工具可以从背景中分离出目标，
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