新闻中心-深圳机器人

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2025.09

今日科普|机器人视觉系统构成

机器人视觉系统，作为人工智能领域的重要分支，近年来在工业、医疗、物流等多个领域展现出了巨大的应用潜力。这一系统主要由几个核心模块构成，共同协作以实现高效的图像采集、处理与决策。首先，光学成像模块是机器人视觉的基础，它包括照明系统设计和镜头光学系统设计。照明系统设计需考虑被测物体的光学特性、距离等因素，以合理设计光源强度、颜色等，确保获取高质量的图像信息。镜头则是将物方空间信息投影到像方的关键部件，
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2025.09

今日科普|机器视觉在线处理平台

随着人工智能技术的飞速发展，机器视觉技术已成为科技前沿的热门话题。机器视觉在线处理平台，作为这一技术的集大成者，旨在通过云端或边缘计算，实现图像与视频数据的实时采集、处理与分析。该平台模拟人类视觉系统，运用高级算法与模型，赋予计算机“看见”并解读图像、视频信息(xi)的(de)能(néng)力(lì)。这(zhè)一技术不仅强化了计算机的感知能力，更在自动驾驶、医学影像诊断、智能安防等领域展现出广
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2025.09

今日科普|机器视觉军事雷达融合应用

随着科技的飞速发展，军事领域的技术创新日新月异。其中，机器视觉与军事雷达的融合应用正成为提升战场态势感知能力的关键。这种融合不仅提高了信息获取和处理的效率，还增强了战场指挥的实时性和准确性，堪称现代军事技术的一场革命。一、机器视觉在军事领域的基础应用机器视觉技术凭借其非接触测量、实时性好、可持续工作等优点，在军事领域中有着广阔的应用前景。例如，在典型目标物识别方面，机器视觉能够应用于海面可疑舰船、
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2025.09

仙工智能与星尘智能达成千台级合作，推进人形机器人在工业及物流场景规模化应用

【导语】9月2日，星尘智能（深圳）有限公司与上海仙工智能科技股份有限公司宣布达成人形机器人千台级订单战略合作。双方计划在未来两年内分阶段部署上千台AI机器人于工业、制造、仓储、物流等场景，标志着AI机器人进入“工业智能体”应用新阶段。此次合作不仅将加速AI机器人的商业化进程，还将为中国制造业注入新的增长动能，推动“新质生产力”的发展。
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2025.09

《康养机器人性能测试方法》国标推进工作研讨交流活动

【导语】2025年8月13日，中标质检标准化技(jì)术(shù)（深(shēn)圳(zhèn)）有(yǒu)限(xiàn)公(gōng)司(sī)许(xǔ)主任(rèn)一(yī)行(xíng)与(yǔ)《康(kāng)养(yǎng)机(jī)器(qì)人(rén)性(xìng)能(néng)测(cè)试(shì)方(fāng)法(fǎ)》标(biāo)准(zhǔn)制(zhì)定(dìng)团
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2025.09

最新发布！泰科机器人发布首款自研双足人形机器人

• 高度：170cm• 重量：75kg• 高灵活运动系统：全身27个自由度，其中双臂14个自由度。含14个HJL高推力线性关节+13个(gè)MJBX带(dài)力(lì)控(kòng)旋(xuán)转(zhuǎn)关节(jié)，实(shí)现(xiàn)类(lèi)人(rén)灵巧运动• 卓越负载能力：单臂负载可达5kg，双臂协同负载可达10kg• 强劲动力性能：最大旋转关节扭矩≥200N·m
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2025.09

机器视觉研究价值探讨

机器视觉，简而言之，就是让机器具备“看”并理解所看到事物的能力。这一技术融合了人工智能、图像处理、光学等多个领域的知识，广泛应用于工业检测、自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等多个领域。据市场研究公司MarketsandMarkets的数据，全球机器视觉市场规模预计将在2025年达到147亿美元，复合年增长率高达12.3%。这一迅猛增长背后，是机器视觉技术在提高生产效率、增强决策准确性方面的巨大潜力
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2025.09

强强合作 Arm与NVIDIA携手驱动智能汽车及机器人领域创新

【导语】随着智能设备的快速演进，汽车与机器人技术正迈入全新时代。Arm Neoverse V3AE凭借其卓越的计算性能、可扩展性与安全性，成为驱动这一变革的关键力量。NVIDIA推出的DRIVE AGX Thor和Jetson Thor计算平台，均以Arm Neoverse V3AE为核心，为下一代车辆和机器人提供了强大的算力支持。这些平台不仅满足了自动驾驶、AI驱动信息娱乐及个性化车载体验的需求
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2025.09

智能时代的动力源泉：人形机器人与高性能电容器的协同合作

【导语】随着人工智能、大数据等技术的快速发展，人形机器人在多个领域展现出巨大潜力。其核心竞争力的实现离不开高性能电容器的支持。永铭公司推出的多种电容器以其卓越性能，为人形机器人的伺服电机驱动器、控制器和电源模块提供稳定电力，确保机器人在复杂环境中高效运作。本文将详细介绍永铭电容器在人形机器人中的应用优势与选型推荐。
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2025.09

机器视觉动作识别

机器视觉动作识别，简单来说，就是让机器通过摄像头捕捉到的图像或🉑网址视频，对目标的动作进行分析和识别。这一过程背后，涉及了复杂的图像处理和机器学习算法。机器视觉系统首先会将捕捉到的目标转换成图像信号，然后利用深度学习等技术，对这些信号进行特征提取和分类，最终实现动作的准确识别。根据相关数据显示，

- 全球无序抓取市场的领导者