新闻中心-深圳机器人

SCAPE新闻动态

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2025.11

今日科普|机器人视觉源自何处

人类每天接收的信息中，80%以上依赖视觉系统——从识别朋友的面孔到判断交通信号灯的颜色，视觉是我们与世界互动的核心方式。但你是否想过，让机器拥有类似人类的视觉能力，这个看似科幻的设想，早在1966年就已萌芽？当时，麻省理工学院的Marvin Minsky给本科生布置了一个暑期项目：把相机连上计算机，让它描述看到的东西。这个如今看似简单的任务，却开启了机器人视觉长达半个世纪的探索之路。如今，这项技术
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2025.11

【今日要闻】AI赋能多领域：解码量化、制造与资管的智能新篇

深圳卓德投资则在投研与运营两端全面应用AI，以提升🆖效率。AI之所以被寄予厚望，是因为它能在多个层面解决当前量化投资面(miàn)临(lín)的(de)痛(tòng)点(diǎn)： 1.拓(tà)展(zhǎn)超(chāo)额(é)收(shōu)益(yì)来(lái)源(yuán)(寻(xún)找(zhǎo)新(xīn)Alpha) 传(chuán)统(tǒng)线(xiàn)性(xìn
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2025.11

今日科普|10字：北京优选机器人视觉
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2025.11

今日科普|机器视觉：背景及深远意义

想象一下，如果工厂里的质检员能以每秒1000次的速度扫描产🈵()品表面，且误差率低于0.01%；如果物流机器人能在0.1秒内识别出堆叠错乱的包裹，并自动调整抓取路径；如果汽车生产线上的机械臂能精准识别每个零件的3D模型，误差不超过头发丝的十分之一——这些科幻电影中的场景，正
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2025.11

机器视觉优点大揭秘

要说机器视觉最直观的优点，那必须是“快准狠”的检测能力。传统人工质检就像“老花眼挑刺”，不仅速度🌲中国慢，还容易漏检。比如某新能源车企的转子检测线，以前靠人工检查，每分钟最多看20个零件，漏检率高达5%；现在用上高速相机和AI算法，每分钟能筛120个零件，漏检率直接压到0.01%以下，效率翻了
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2025.11

今日科普|机器视觉依赖哪些资源

机器视觉的“眼睛”是各类传感器，而“大脑”则是算力芯片。以工业检测场景为例，传统2D相机只能捕捉平面信息，但3D传感器通过结构光、ToF（飞行时间）等技术，能获取物体的深度数据，精度可达0.01毫米。2025年深圳机器视觉展上，斑马技术展示的3S系列高分辨率3D传感器，采用并行结构光技术，可对高光泽、半透明物体(tǐ)生(shēng)成(chéng)高(gāo)密(mì)度(dù)点(diǎn)云
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2025.11

机器人视觉应用实例探

在比利时的温室里，有个叫Octinion的草莓采摘机器人，那可是农业界的“网红”。它靠机器视觉定位成熟且无瑕疵的草莓，再用3D打印的机器手精准摘取。这机器人可聪明了，会像人类一样先判断再行动。要是觉得草莓还没熟，还能估算出成熟时间，下次再来摘。据创始人Tom Coen说，机器人摘一颗草莓平均5秒，虽然比熟练工人慢3秒，但人家不用休息、不会偷懒、犯错率也低。每小时能摘24公斤草莓，而工人每小时{干扰
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2025.11

今日科普|1. 机器视觉如何检测幼苗
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2025.11

今日科普|机器视觉成效显著提升

想象一下，如果工厂里的质检员不用再盯着显微镜数小时，汽车生产线上的机械臂能“看”清每个零件的毫米级误差，甚至博物馆里的千年文物能通过数字技术🍓()“活”过来——这些场景早已不是科幻电影里的幻想，而是机器视觉技术正在重塑的现实。根据中商产业研究院最新数据，2025年中国机器视
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2025.11

今日科普|10字：探秘200亿机器视觉

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