新闻中心-深圳机器人

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2025.09

今日科普|机器视觉系统构成解析

机器视觉系统，简而言之，就是通过光学设备与算法模拟人类视觉，实现检测、识别与决策的技术。这个系统主要包括工业相机、工业镜头、光源、图像采集卡、工控机、图像处理软件、传感器及触发装置等关键部分。工业相机作为“眼睛”，负责将光信号转变成电信号，是机器视觉系统的核心零部件。目前市面上的工业相机主要有面阵相机、线阵相机、3D相机和智能相机四大类，它们各有特色，广泛应用于半导体检测、汽车零部件测量、高速流水
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2025.09

今日科普|机器视觉软件流行趋势

随着智能制造的不断推进，机器视觉软件正经历着从传统2D检测向3D全方位感知的深刻转变。据行业最新动态，3D视觉技术正逐步突破硬🆚登录件成本和算法瓶颈，高精度结构光、激光扫描以及飞行时间（ToF）传感器等核心组件正朝着小型化、低功耗方向发展，使得整线部署成本大幅下降。这一趋势不仅拓宽了机器视觉的应
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2025.09

摄影机器视觉实现方法

摄影机器视觉的第一步是图像采集，这通常通过高清摄像机或专业相机完成。这些设备能够捕捉到高分辨率的照片或视频序列，为后续的分析和处理提供基础数据。据机器视觉网报道，近年来，随着传感器技术的不断进步，图像采集设备的分辨率和帧率都有了显著提升，使得机器视觉系统在精度和实时性方面有了质的飞跃。采集到的图像往往需要经过预处理，以提高后续处理的准确性和效率。预处理步骤包括去噪、增强、缩放等操作。例如，通过图像
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2025.09

宇树王兴兴直言：人形机器人要“自主干活”，通信、AI大模型和安全需先破局

具身智能本身是一个具有物理形态的智能，人形机器人今年开始规模化交付，哪些节点比较关键？王兴兴：我们希望机器人具备AI能力，可以处理图像、文字，AI技术应用在机器人身上，让机器人很自由，无论是家庭还是工厂。在全球范围，目前机器人的硬件虽然不足够好但够用。最大技术难点还是目前整个具身智能AI模型，没有达到阶段性突破的临界点。去年宇树科技规划的目标，今年看基本上实现了。我们去年希望机器人可以做各种
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2025.09

工博会“芯”风向：先楫半导体全场景展现机器人及工控领域创新实力

【导语】2025年9月23日-27日，第25届中国国际工业博览会在上海举行，首次设立的“集成电路展区”内，上海先楫半导体科技有限公司携全矩阵高性能MCU产品及五大领域解决方案亮相，重点展示机器人产业链创新成果，成为焦点，尽显中国“芯”力量。 2025年9月23日-27日，上海 | 第25届中国国际工业博览
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2025.09

机器视觉技术演进路线

机器视觉技术，这一旨在模拟人类视觉系统的高科技领域，近年来随着人工智能技术的飞速发展而备受瞩目。其核心在于通过高级算法与模型，赋予计算机“看见”并解读图像、视频信息的能力，从而实现对视觉输入的深度理解和分析。从最初的简单图像识别到如今对复杂场景的精准感知，机器视觉技术已经走过了漫长的演进之路。据市场调研数据显示，全球工业机器视觉市场规模从2025年的150亿美元增长到2025年的约185亿元人民币
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2025.09

今日科普|天津机器视觉企业概览

近年来，随着智能制造和工业4.0的浪潮席卷全球，天津作为中国北方的重要工业基地，其机器视觉行业迎来了前所未有的发展机遇。据统计，截至2025年上半年，天津市已有超过50家专注于机器视觉技术的企业，这些企业涵盖了从硬件研发、软件开发到系统集成等全产业链环节。这些企业的快速发展，不仅推动了天津本地制造业的智能化升级，也为全国乃至全球的智能制造提供了有力的技术支撑。值得一提的是，这些机器视觉企业的年均增
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2025.09

昆泰芯高速磁编码器实现机器人关节双端测量

【导(dǎo)语(yǔ)】机(jī)器(qì)人(rén)技(jì)术(shù)发(fā)展(zhǎn)对(duì)关节(jié)旋(xuán)转(zhuǎn)角(jiǎo)度(dù)测(cè)量(liàng)提(tí)出(chū)更(gèng)高(gāo)要(yào)求(qiú)，昆(kūn)泰(tài)芯(xīn)CONNTEK的(de)KTM59/KTH71系(xì)列(liè)高(gāo)
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2025.09

今日科普|机器视觉未来趋势

在探讨机器视觉的未来趋势时，深度学习与人工智能的深度融合无疑是一个核心话题。随着深度学习技术的飞速发展，机器视觉系统正变得越来越智能化。通过深度学习算法，机器视觉能够自动识别和理解图像中的复杂模式，极大地提高了识别的准确性和效率。据统计，采用深度学习技术的机器视觉系统在物体检测、图像分割等任务上的准确率相较于传统方法有了显著提升。例如，在智能制造领域，深度学习驱动的机器视觉系(xì)统(tǒng)
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2025.09

今日科普|机器视觉核心技术探究

机器视觉，作为人工智能领域的一个重要分支，正逐渐渗透到我们生活的方方面面，从自动驾驶到智能制造，无一不彰显其重要性。其基础架构主要包括图像采集、预处理、特征提取、分类识别及决策输出等几个关键环节。据市场研究机构IDC预测，到2025年，全球机器视觉市场规模将达到近200亿美元，年复合增长率超过15%，足见其发展潜力之巨大。在技术上，深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）的兴起，为机器视觉带来了革命性

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