标签：手机相机
京时间10月15日消息，据《福布斯》网络版报道，一年中的变化可谓翻天覆地。2014年9月，国外知名相机评测机构DxOMark声称，iPhone
6和iPhone 6 Plus拥有最棒的智能手机摄像头。但是，DxOMark对iPhone 6S摄像头评测的结果却令人震惊。
DxOMark经过评测认为，iPhone 6S摄像头不仅不如iPhone 6之后发布的所有旗舰Android手机，与去年的iPhone
6和iPhone 6 Plus相比也没有切实的改进。
DxOMark智能手机排名
DxOMark的智能手机排名，iPhone 6S仅名列第10位
以下是iPhone 6S摄像头在拍摄照片和视频方面的主要优点和不足：
拍摄照片方面的优点：
?非常棒的曝光
?在所有测试中快速和准确的自动对焦
?在大多数情况下可靠和讨人喜欢的白平衡
?在强光环境下优良的细节保留能力
拍摄照片方面的不足：
?部分可见的亮度噪点，尤其是在暗光环境下
?室内环境下部分可见的色差
?户外环境下会出现轻微黄斑
?偶尔出现重影
拍摄视频方面的优点：
?在所有情况下快速、准确和流畅的自动对焦
?优良的曝光和白平衡
?光线好的环境下效果不错的防抖功能
拍摄视频方面的不足：
?低光环境下噪点明显，尤其是在画面角落
?低光环境下出现轻微色差
iPhone 6S排名下降的原因
当然，从理论上说iPhone 6S摄像头不如iPhone
6是不成立的。苹果的营销团队会以像素数量由800万增加至1200万，以及“深槽隔离”技术来进行反驳。通过阻止被一个像素捕获的光线“干扰”周围的像素，“深槽隔离”技术能更准确地还原色彩。
苹果还强调，iPhone 6S 增添了4K视频拍摄和“Live
Photos”功能。不过，其他高端Android手机支持4K视频拍摄已经有一段时间了，开启后者甚至会影响成像质量(同时使文件尺寸增加1倍)。
但是，更重要的是苹果在哪些方面没有改进。iPhone 6S摄像头的像素大小是1.22微米，小于iPhone 6和iPhone 6
Plus的1.5微米，更大尺寸的像素能捕获更多光线。
图片显示，iPhone 6S(左)在还原自然色彩方面表现更好，三星Galaxy S6在细节表现方面要好很多
iPhone 6S摄像头仍然沿用iPhone 6和iPhone 6
Plus的f2.4光圈，而其对手现在普遍采用光圈为f1.8-f2.0的摄像头，更大的光圈提高了像素捕获光线的速度，能提高高速和低光环境下的成像质量。苹果还有些奇怪地不在iPhone
6S中采用光学防抖技术。
DxOMark的测试结果表明，这些不足加在一起似乎抵消了苹果在摄像头分辨率和色彩准确性方面的改进。
有业内人士通过对iPhone 6S和iPhone 6S
Plus进行详细评测得出了类似的结论：两款手机的摄像头非常出色，在色彩准确性方面表现很好，但在细节和低光成像质量方面落后于旗舰Android手机。
iPhone 6S没有那么不堪
但是，iPhone 6s的成像质量也不像DxOMark的排名显示的那么不堪。在参考DxOMark的评测结果时有两个因素需要考虑：
其一，DxOMark成像质量最好的十大智能手机之间的差距很小。例如，排在第三位的Nexus 6P得分为84分，仅比iPhone
6S高出了2分。大多数用户能区分DxOMark分数为84和82的相机之间的差别吗？也许能，但这一差距相当小。
其次，DxOMark确实很棒，但必须指出的是，其测试是面向纯粹主义者的。它关注的是相机在科学环境下的最大潜力，忽视了智能手机拍摄的一个关键特性：作为傻瓜相机使用。
甚至在理想环境下，iPhone 6S在细节表现方面也不是Galaxy S6对手
例如，从得分来看，LG G4(DxOMark评分为83)优于iPhone
6S，主要原因是其领先的手动控制功能——绝大多数用户根本就不会使用这些功能。在自动模式下，LG G4摄像头的表现甚至不如iPhone 6S可靠。
尽管如此，排名下降对于苹果来说仍然是糟糕的。多年来苹果一直以iPhone是成像质量最好的智能手机而自豪，在一年时间内就沦落到落后于所有对手的地步也表明苹果有些固步自封了。一个简单的事实是：iPhone不再是拍照方面的王者。
日期： 1:07:33
标签：机器视觉
&机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。伴随光学技术、图像分析等技术逐步完善，时至今日，机器所能看见的事物，某种意义上开始让那些拥有“5.0”视力的人类望尘莫及，通过机器视觉的自动识别功能，许多流水线上具有高度重复性的检测都可以快速完成，大大提高了检测效率和精度。业内预计，机器视觉未来想象空间将会进一步打开。
机器视觉让机器看懂世界
与虚拟现实、人机交互、机器人、安防等概念共振带来的新机遇相比，机器视觉模仿和替代的不仅是人眼,而是一整套视觉系统。凭借强大的信息处理能力,机器视觉不仅可应用于工业生产中,未来更可广泛应用于人工智能领域,想象空间得以拓展。
据悉，机器视觉拥有效率高、精度高、稳定性强、可适应危险环境、感光范围广等人工视觉无法比拟的优势，随着工业自动化的不断延伸，机器视觉工业应用广泛，专家表示，机器人视觉应用主要表现在四个方面：1、引导和定位：上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。2、外观检测：检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工最多的环节。3、高精度检测：有些产品的精密度较高，达到0.01~0.02m甚至到u级，人眼无法检测必须使用机器完成。4、识别：数据的追溯和采集，在汽车零部件、食品、药品等应用较多。
国内机器视觉行业自2009年以来进入高速发展期,年增速达到15-20%左右。机器视觉的发展，让机器看懂世界，随着公众对产品质量的重视和自动化改造的深化,机器视觉在各行业的渗透率也将逐渐增加。
“智造”时代机器视觉发展潜力巨大
智能交通，智能家居，智能穿戴设备……“智能”时代来袭，智能制造将成为未来发展的方向。在智能制造过程中，机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，具有人脑的一部分功能，即从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。在未来几年内，随着中国加工制造业的发展，人们对于机器视觉的需求也将逐渐增多。
据了解，机器视觉市场11年开始启动，13年开始呈现爆发式增长，2014年中国市场规模80亿，2015年预计200亿左右（包含系统集成设备）。
随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。随着机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。
业内分析，随着机器视觉的发展，未来新行业应用可能出现。工业生产方面量比较大的可能是物流行业，特别是会涉及到3D视觉。民用服务上可能更多的需要体验，难度在于环境的可变性大，对算法的冗余度要求较高，民用应用将主要来源于消费级的产品。
机器视觉发展遭遇门槛
近年来，我国机器视觉得到了一定程度的发展，且未来发展潜力巨大，但是目前国产机器视觉在发展过程中，仍遭遇一定的门槛。
有行业人士分析，机器视觉部件的门槛主要体现在软件算法上,而目前国内企业在处理速度和能力等方面均存在较大差距,同时由于行业起步晚,出货量少,硬件价格上也没有优势。
笔者获悉，目前国内有近数家机器视觉产品厂商，与国外机器视觉产品相比，国内产品最大的差距并不单纯是在技术上，而且还包括品牌和知识产权上。国内的机器视觉产品主要以代理国外品牌为主，以此来逐渐朝着自主研发产品的路线靠近，起步较晚。
未来，机器视觉产品的好坏不能够通过单一因素来衡量，应该逐渐按照国际化的统一标准判定，随着中国自动化的逐渐开放，将带领与其相关的产品技术也逐渐开放。因此，依靠封闭的技术难以促进整个行业的发展，只有形成统一而开放的标准才能让更多的厂商在相同的平台上开发产品，这也是促进中国机器视觉朝国际化水平发展的原动力。
日期： 1:05:27
标签：机器视觉
沃尔沃卡车再次力推创新技术，大幅降低因驾驶视野不佳而造成的交通事故。该项创新技术为卡车带来360度全方位、无死角探测周围环境的功能，使卡车能够对周围的环境信息进行采集处理，就像人脑一样，并迅速给予相应的驾驶建议。该项技术目前正处于测试阶段，有望在未来的五年至十年内投入正式使用。
沃尔沃卡车联合沃尔沃汽车公司启动事故防止技术开发项目“Non-Hit Car and
Truck”，研发沃尔沃卡车360度视觉系统。这是有史以来首次卡车能够自动分析车辆周围驾驶环境信息的尝试，并自动提供解决方案以避免交通事故的技术创新。例如对行人、骑车人、以及其它车辆等碰撞的潜在事故分析预警。如果驾驶员未能够对360度视觉系统提供的解决方案做出回应，那么卡车的方向盘以及刹车系统会自动采取措施，以避免交通事故的发生。
沃尔沃交通和产品安全总监Carl Johan
Almqvist称：“我们的目标是另沃尔沃卡车避免出现在各种类型的交通肇事当中。360度视觉系统为我们早日实现这一目标提供了坚实的基础。我们相信在未来的日子里，它能够在道路安全行驶当中保护更多人的生命安全。”
● &视觉领航员
360度视觉系统是将从摄像头、雷达、及其他传感器装置在卡车四周，并采集数据整合成一个Sensor
Fusion框架。这一系统会每25毫秒对卡车周围的驾驶环境监测一次，所有采集到的数据都将被进一步解读，从而分析潜在的危险情况，并提供相应的行车路线建议。通过结合所有的传感系统，该技术能够识别道路上各类行人的身份信息，例如行人、骑车人、摩托车、及其他车辆信息，包括它们的行驶距离和行驶方向信息等。
沃尔沃卡车系统工程师Mansour
Keshavarz表示：“360度视觉系统可以根据其他物体行驶的速度提前5秒时间预测接下来的交通情况，并且提供最佳的解决方案。从某种意义上说，这一系统更像是位领航员，并且是一位无所不知的领航员。此外，它还能够提醒驾驶员正在进行的交通情况，以便其作出相应的反应，例如发出警告或者采取自动刹车。”
目前，360度视觉系统尚未应用在商用车安全系统当中。与汽车自动化相比，应用在重型卡车上的相应技术需要应对更多的挑战。
Keshavarz说：“卡车与普通车辆不同。每辆卡车的载重也不一样，他们的体积决定了他们无法像小汽车一样灵活行驶，从而避免事故的发生。因此，专为卡车设计特定的创新技术尤为重要。目前，我们已经设计出支持该项技术的主要部件，但是要做到百分之百的准确性，尚待大量的测试方能应用。如果能够解决这些挑战，那么未来的卡车零事故率愿景也并非遥不可及。”
日期： 1:02:59
标签：机器视觉
随着社会的发展和人口的增长，汽车越来越多的进入我们的日常生活，交通也日益拥挤。驾驶汽车是一项复杂的活动，长时间的驾驶很容易使人感到疲劳，从而容易导致交通事故。此外一些工程车辆在作业时环境恶劣、劳动强度大，这些车辆的驾驶自动化是非常有必要的。为了使汽车驾驶操作简单、安全、舒适，把人从繁重枯燥的汽车驾驶中解脱出来，当今世界各国都在积极研究开发自动驾驶技术。
德国、美国和日本等国在汽车自动驾驶领域开展了积极的研究并取得了很大的成绩。我国国防科技大学机电工程学院一直在进行汽车自动驾驶技术的研究，其与第一汽车集团公司联合研制的无人驾驶型“红旗”CA年6月在湖南长沙试车成功，稳定行驶时速达130KM/h（美国最高水平
100KM/h、德国120 KM/h），最高时速达170
KM/h，具备安全超车能力。但他们的系统主要是依靠车载雷达、红外测距仪和图像传感器来识别测量路面环境状况，所得到的路面环境信息不丰富，不能满足汽车智能驾驶的要求，所以这些系统都还只能在路况良好的高速公路上应用，无法适应道路环境恶劣的低级公路和城市公路。
视觉是人类观察世界、认识世界的重要功能手段，人类从外界获得的信息约有75%来自视觉系统，特别是驾驶员驾驶需要的信息90%来自视觉。在目前汽车辅助驾驶所采用的环境感知手段中，视觉传感器比超声、激光雷达等可获得更高、更精确、更丰富的道路结构环境信息。随着计算机技术的发展和图像处理/识别技术的成熟，机器视觉技术获得长足的发展，目前广泛的应用在三维测量、三维重建、虚拟现实、运动目标检测和目标识别等方面。在汽车的自动驾驶发面，一个前提性的问题就是路况识别和车辆、障碍物的距离、速度检测，解决了这个问题才可能去控制汽车的驾驶。而机器视觉技术融合三维测量和图像识别技术于一身。
目前，机器视觉在智能机器人领域的研究热火朝天：Klaus Fleischer等人提出的基于机器视觉的城外公路基础设施固定对象的检测与跟踪;D.
Brzakovie等人提出道路边缘检测在移动机器人导航中应用 ;
O.Djekoune等人提出基于神经网络的视觉引导机器人导航。这些研究成果对机器视觉在智能驾驶中应用有着重要的启迪。
本文把机器视觉技术为主要的路况感知手段应用到车辆自动驾驶中去，为实现车辆智能化驾驶提供一个不同的思考角度。
2、机器视觉技术
自从MARR视觉计算理论提出以来，机器视觉技术迅速发展，是目前智能驾驶领域发展最快的技术之一，也是智能驾驶领域研究的主要方向之一。
2.1机器视觉基本原理
获取场景中各点相对于摄像机的距离是立体视觉系统的重要任务之一，场景中各点相对于摄像机的距离可以用深度图（depth
map）来表示。机器视觉系统主要是依靠双（多）目CCD在不同的空间位置上上获取两（多）幅图像，通过这两（多）幅图像的深度信息和成像几何来生成深度图（图1所示）。
本文以比较简单常用的双目CCD视觉系统为例，它的几何关系如图所示。它由两个完全相同的CCD摄像机（摄像头）构成，两个图像平面位于同一个平面上，两个摄像机（摄像头）的坐标轴相互平行，且x轴重合，摄像机之间在下x方向上的间距为极限距离B。
图1 双目立体视觉几何模型
在图中，场景点P在左右图像平面中的投影点分别为P左和P右，假设坐标系原点与左透镜中心重合，比较相似三角形PMCl和PlLCl得到：
同理，从相似三角形PNCr和PlRCr，得到：
合并上面两式：
其中F是焦距。
由上面推导可知各种场景中的深度信息可以通过计算视差来实现。在机器视觉系中统要能准确的计算视差，一个重要的前提就是能够找到左右图像对中投影点的共轭对（场景中同一点在不同的图像中的投影点称作共轭对），即立体匹配。匹配的方法主要有边缘特征匹配、区域特征匹配和相位匹配三类。立体配对是机器视觉里面研究的一个重要方向，在这方面有很多有用的研究成果，O.Djekoune等人在文中提出了应用神经网络的方法提高立体像对的匹配速度和准确度的新算法。
2.2 机器视觉技术在智能驾驶中应用
在智能驾驶中应用机器视觉技术，机器视觉技术必须具备实时性、鲁棒性、实用性这三个特点。实时性要求机器视觉系统的数据处理必须与车辆的高速行驶同步进行;鲁棒性是要求智能车辆对不同的道路环境如高速公路、市内公路、普通公路等，复杂的路面环境如路面的宽度、颜色、纹理、弯道、坡度、坑洼、障碍与车流等，各种天气晴、阴、雨、雪、雾等均具有良好的适应性;实用性指智能车辆能够为普通用户所接受。
目前，机器视觉主要用于路径的识别与跟踪。与其它传感器相比，机器视觉具有检测信息量丰富、无接触测量和能实现道路环境三维建模等优点，但数据处理量极大，存在系统实时性和稳定性问题，要靠开发高性能的计算机硬件，研究新算法来解决。随着计算机技术和图像处理技术的飞速发展，三维重建道路环境为车辆高速智能驾驶提供强大的信息，在不远的将来具有现实可行性。
机器视觉的道路识别基本原理为，公路路面的环境（白色路标、边缘、路面颜色、坑洼、障碍物等）的CCD图像灰度值和图像纹理、光流有差异。根据这种差异，经图像处理后可以获得需要的路径图像信息，如方位偏差、侧向偏差、车辆在道路中的位置等信息。将这些信息与车辆的动力学方程相结合，可构成车辆控制系统数学模型。
3、智能驾驶系统的结构设计
（1） 机器视觉系统
机器视觉系统的硬件构成：主要由参数、型号、性能一样的两个CCD摄像头、两片同样的视频采集卡和计算机上的视频处理软件构成。我们利用左右两路CCD摄像头摄取的照片对进行图像处理而得到相关的深度信息，必须保证左右两路CCD摄像头信号是同步的，否则摄取的图片不对应，就无法正确的提取相关深度信息。因此我们左右两路CCD摄像头是经过同步处理的摄像头，就是从左路摄像头的帧同步电路里引出帧同步信号到右路CCD摄像头的帧同步电路里，从而保证左右两路的图像总是同步的。
机器视觉处理软件系统主要是担负着障碍物检测识别、交通信号检测识别、交通图案识别检测、公路边缘识别检测、弯道弧度识别检测和前方车辆距离速度检测和路面坑洼坡度识别检测这些主要信息的提取，在这些信息数据的基础上进行道路环境的三维重建。机器视觉处理软件系统处理得到的道路环境信息和辅助系统的多传感器的信息进行融合，结合车辆动力学模型（已经有很多科学家在研究模糊控制技术和神经网络技术在车辆动力学模型上的应用）和车辆行驶状态参数，由车辆行为决策调度系统做出合理的决策调度，然后由路径规划系统生成合理的路径规划和车辆控制命令，对汽车进行控制。
公路边缘识别检测关系着汽车能否正确识别公路，尤其是缺乏交通图案的低等级公路。我们机器视觉检测公路的边缘信息和公路的宽度信息。公路的边缘检测，对CCD摄取的图像进行二值化处理，就可以提取出公路边缘;公路宽度信息检测，利用左右两路CCD摄取的公路图像进行立体匹配，提取里面的深度信息，依据机器视觉理论计算出公路的宽度。依据其他传感器的数据确定汽车在公路中的位置和汽车的行驶状态参数，做出合理的路径规划，优化控制汽车在公路中的位置，做好路径跟踪，不至于行驶中偏离公路路面。
交通图案、道路标识、交通信号的识别检测。交通图案包括常见的斑马线、车道线、箭头等。这些交通图案都是有固定的颜色（比如斑马线都是白色的）和固定的形状，因此对他们的识别只要使用简单的图像处理，然后对照我们预先建立的交通图案模型就可以快速的识别。交通标识识别就要相对麻烦一些。有些交通标识上面有文字，我们不仅需要利用图像处理技术提取这些文字信息，而且需要分析这些文字蕴含的交通信息。交通信号包括交通信号灯和交警旗语，他们都有固定的运行模式，可以预先建模，然后根据图像处理结合其他传感器的信息，进行检测识别。
前方汽车、障碍物的距离、速度的检测和识别。能否安全准确的识别检测出前方汽车、障碍物对汽车智能驾驶是十分关键的。不仅要识别出前方汽车、障碍物，而且要检测出它们的运动速度、运动方向和离本车的距离，要能依据连续几次测定的它们离本车的距离和运动速度、运动方向预测出它们的可能运动轨迹，为本车超车、减速、规避障碍物、降低危险风险提供可靠的数据。利用机器视觉技术，可以使用基于成像模型的对应点估计三维运动检测方法和基于光流的估计的三维运动检测方法。模型法、光流法有很多成熟的算法可以选择，有利于系统程序的实现。
机器视觉系统中摄像机标定：摄像机标定的目的是确定摄像机的内外部属性参数并建立空间成像模型，以便确定空间坐标系中物体点与它在图像平上像点之间的相应关系。摄像机的标定分为摄像机内部参数标定和外部参数标定。内部参数确定了摄像机内部的几何和光学特征，不随摄像机的移动而改变;外部参数是确定摄像机像平面相对于客观世界坐标系统的三维位置和朝向，摄像机移动后，需重新校正。本文中摄像机随车运动，但我们所需要的参数都是内部参数，只需预先标定摄像机的内部参数就可以。
图2 智能驾驶系统结构框图
（2） 主控制系统
整个智能驾驶系统的核心是主控制系统，它负责各种传感器的信息采集、识别，然后进行处理，最后依据处理后的信息进行车辆行为决策调度，规划路径并生成汽车控制命令。本文整个智能驾驶系统的设计思想也是基于模拟人工驾驶来进行的，主控制系统是汽车的大脑，机器视觉系统好比人的双眼。主控制系统一旦出现系统死机或者控制软件运行不稳定，则会带来车毁人亡的重大交通事故。而主控制系统计算机工作环境恶劣，汽车在高速行驶的时候震动很大，靠近汽车引擎的部位温度较高，为了保证主控制系统的安全稳定的运行，主控制系统计算机应该选用高性能高稳定的工控机。
（3） 辅助测距定位系统
主要包括车载GPS定位系统、测距雷达、电子地图等。随着交通信息化的发展，基于GIS的电子地图已经开始应用在日常汽车驾驶中。基于GIS的电子地图它包括了大范围层次的地理位置信息，可以利用它来设定大的方向上的汽车驾驶的宏观路径。然后通过车载GPS全球定位系统来确定汽车当时位置点的地理位置信息，把它跟电子地图上该点的地理位置信息比较，就可以知道汽车现在处于我们设定的宏观路径中的什么位置，可以防止汽车在自动驾驶的时候走错路口，走错方向，偏离预先设定的宏观路径。基于GIS的电子地图和车载GPS全球定位系统的综合运用，保证了汽车能在宏观上按照我们预先设定的宏观路径进行自动驾驶而不偏离我们预先设定的路径。
车载测距雷达主要是辅助机器视觉系统在一些特殊的环境下测定前方车辆的速度和距离，以及路面障碍物的距离。因为跟人一样，由双CCD构成的立体视觉系统在天阴、大雾、暴雨等能见度不好的条件下，对前方车辆障碍物的识别效果会有很大的降低，测定车辆（障碍物）速度和距离更存在精度上的误差，不能测定能见度外的前方车辆和障碍物。而车载测距雷达可以在天气晴好的时候辅助立体视觉系统提高测量车辆（障碍物）的距离精度和测量车辆（障碍物）速度的精度，在恶劣天气可以弥补立体视觉测量效果不好的缺点，提高系统的可靠性。
（4） 车辆行驶参数检测系统
车辆行驶参数检测系统的主要作用是检测汽车的前轮转角、后轮速度、油门大小等车辆行驶状态的关键参数，为主控制系统进行车辆决策调度和路径规划提供参数。这个系统相对简单，车辆行驶状态参数都被车辆仪表检测出，只要想把这些参数读取到主控制系统就可以。
（5） 执行机构
整个车辆的自动驾驶执行机构主要是电液压伺服系统，由多个伺服油缸来完成各种驾驶汽车的动作，它模仿人类驾驶汽车的动作，推拉各操纵杆，完成汽车换档、加速、减速、转向、停车、熄火等一系列工作。控制电液压伺服系统的核心部件是离合器ECU（electronic
unit），档位ECU，转向ECU，油门ECU，刹车ECU这五个各司其职的电子控制器（ECU）来接收并执行主控制计算机经过决策调度计算后发出的控制命令，命令的执行主要是靠ECU把命令信号放大然后送达电液压伺服系统进行机械执行。
智能驾驶中的机器视觉技术是一项很复杂的技术，它需要进行更多更细致的研究。目前的难点和重点主要集中在快速有效的立体配对、道路环境的快速三维重建和机器视觉处理的实时性上，有很多科学家已经在这方面进行了深入的研究，新的研究成果无疑讲推动机器视觉技术在智能驾驶中引用。
日期： 1:01:36
标签：手机相机
周鸿祎的360奇酷手机发布以后，引来关注和话题不断，其中首先上市的主打千元市场的青春版已经获得了广泛认可和，并赢得了辉煌的销售战绩。而更具杀伤力的360奇酷手机的旗舰版也将要在明天10月13日正式开售，全网通版也同步开售。
360奇酷手机旗舰版号称拥有诸多亮眼黑科技，但在颜值上也丝毫不妥协，360奇酷手机旗舰版正面配备了一块6.0 英寸夏普全高清2.5D弧面屏幕，屏占比高达83%，这也得益于其首屈一指的1.4mm的极限超窄边框。
配置上，360奇酷手机旗舰版搭载了64位高通骁龙808八核处理器，配以3GB运行内存，拥有16GB/32GB
ROM，这样的配置处在安卓高端旗舰行列。
360奇酷手机旗舰版引起轰动的另一大黑科技就是其独创的“彩色+黑白”的双镜头方案。其背部采用了两颗1300万像素摄像头，一枚是彩色摄像头，一枚是黑白夜视摄像头，这是全球首创彩色+黑白夜视智慧双摄。彩色的摄像头提高亮度，降低噪点；独家定制全透摄像头大幅增加将光量
，提高像素细节。其前置摄像头为800万像素，Fotination美颜4.0。
360奇酷手机运行的是而360奇酷手机搭载的360 OS也是一大特色，其主打安全、轻快、省电，无论是自己的信息还是进行支付，均拥有非常高的安全保障。同时360
OS配合指纹识别，不仅带来硬件级的安全防护还让指纹识别在手机上有了更多的功能。
特别要强调的是360 OS所具备的测年龄功能，近日首先上市360奇酷手机青春版的测年龄功能收到消费者的好评如潮，尤其是爱美女性。
据悉，360 OS拍照时的测年龄功能能够实时显示被摄人物的大概年龄，因为其测得的结果相对准确而引来热议。360
OS拍照应用能够根据人物面部特征采集信息，根据内部强大的算法实时评估被摄人物性别、年龄。很多用户测试表明，360奇酷手机的测年龄功能准确好玩。不仅如此，360 OS可以根据计算后的结果对美颜效果进行优化，让爱美女性的自拍照更加美艳自然。
可以看出，360奇酷手机旗舰版的确独具特色，该机就要在明天13日上午10正式开售了，不出意外的话，将依然迎来火爆热销。
日期： 13:40:44
标签：手机相机
之前DxOMark测试过索尼Z5的摄像头后，给出评价是全球最好的手机摄像头，很多果粉表示不服，而现在他们也送出了iPhone
6S的测试结果，苹果颜面何在啊....
iPhone 6S摄像头的整体得分为82，这个分数让它位列第十，而iPhone 6、6 Plus的得分也都是82，其远远的落后Nexus
6P，Z5、Galaxy S6 edge等安卓旗舰。
对于iPhone
6S的摄像头，DxOMark认为它的优点是，对焦速度快、大多数条件下白平衡都很准，样张光线充足，但缺点是暗光或者弱光状态下，样张的噪点控制不到位，有轻微色差、甚至重影的情况。
DxOMark目前做的手机摄像头排行中，位列第一的是索尼Z5，第二是Galaxy S6 edge，第三则是Nexus 6P，而对于iPhone
6S的，摄像头像素提高让它的样张看起来细节很足，但相比其它的安卓手机来说，整体表现并不够好。
“在苹果的调教下，iPhone
6S的摄像头还是很出色，只是其它安卓手机厂商进步太神速了。”，DxOMark如是说道。
日期： 13:38:58
标签：机器视觉
飞思卡尔半导体推出全球首个汽车视觉片上系统(SoC)S32V视觉微处理器，该微处理器具有必要的可靠性、安全和安防措施，可实现自我感知汽车的自动化和辅助驾驶功能。
S32V采用多种汽车级技术，使汽车业超越了现有的以便捷性为中心的“辅助”模式，推动汽车业进入一个新时代。到那时，汽车将能够捕捉数据、处理数据并在危急情况下与驾驶员联合控制，这种能力是从当前的“辅助”时代迈向未来完全无人驾驶汽车时代的基本桥梁。
作为飞思卡尔SafeAssure功能安全计划的组成部分，S32V微处理器在结构上符合最严格的ISO
26262功能安全标准，旨在实现测量单位为十亿分之几的汽车级质量指标。这种高可靠性再加上集成式第二代CogniVue
APEX图像识别处理技术的卓越性能功率比，还支持将S32V器件所捕捉的视觉数据与其他数据流（包括雷达、LiDAR和超声波信息等）进行融合，实现最佳的分辨率和图像识别精度。
分析公司IHS汽车半导体首席分析师Luca De
Ambroggi表示：“自动驾驶汽车的下一步发展将依托能够准确处理信息、做出决策并采取必要措施的自动化系统。这需要最高水平的可靠性，而现有消费电子级芯片几乎无法提供如此高的可靠性。采用消费电子级芯片，要达到故障安全的可靠性所具备的基本要求，需要较大的系统功耗或外型尺寸。”
S32V延续了飞思卡尔数十年来为注重品质的汽车市场交付超级可靠处理器的优良传统。这款微处理器无与伦比的安全性源自于能够确保最佳可靠性的结构性、汽车级技术和技能。冗余信号路径、软件纠错功能、硬件故障检测以及片上处理域硬分区等功能让系统能够安全地关闭，并在不损害制动或转向能力的前提下执行可控的重启。
此外，S32V还具有安全启动、网络级加密引擎、安全密钥，并支持全球许多顶级汽车制造商公布的安全硬件扩展规范。凭借无与伦比的安全水平，S32V有助于防止软件算法及其他IP被盗，同时抵御外部攻击和未经授权访问车辆对车辆通信，从而提高整车安全性。分离式加密域在汽车网络内增加了一个保护层。如果黑客获取了对汽车系统某个节点的访问，他们无法访问其他节点，因此这种方法能够有效地隔离和预防攻击。
飞思卡尔高级副总裁兼汽车MCU事业部总经理Bob
Conrad表示：“目前市场上供应的许多汽车视觉系统都基于以消费电子为导向的芯片解决方案，其最初目的是增强游戏图形或运行智能手机应用。依靠非汽车级芯片来控制汽车并做出关键的驾驶决策让人无法接受，无论是驾驶员、乘客或我们的客户都无法接受。”
技术详细信息与生态合作体系支持
S32V视觉微处理器集成了强韧的硬件，包括CogniVue APEX-642内核图像处理技术 ，还采用了4个ARM Cortex-A53内核。
S32V成熟的软件平台包括Green Hills Software的INTEGRITY，一个通过了安全认证的实时操作系统(RTOS)，含有一组通过了ISO
26262、ASIL-D认证的强大开发工具，以及高度优化的针对性解决方案。此外，该平台还包含东软公司先进的实时对象识别算法，可无缝检测局部对象，让S32V能够解析和辨别道路危险和行人风险。
日期： 13:36:29
标签：机器视觉
在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40-50%都集中在半导体行业。具体如：
　　PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。
　　SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。
　　电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。
　　而在中国，视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌。国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家，随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。当然，技术上跟国外的品牌还存在一些不足。
　　随着经济水平的提高，3D机器视觉也开始进入人们的视野。3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的评级。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。这种功能十分适合用于高度、形状、数量甚至色彩等产品属性的成像。
　　在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品质量。
日期： 13:35:16
标签：机器视觉
一台机器为什么能看到你?因为它有了自己的视觉。
机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制，技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。
一个典型的工业机器视觉应用系统，包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。
发展历史简介
机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。
罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。
实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，A.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如最小二乘法匹配之类的数值计算程序。
70年代以后，机器视觉形成几个重要研究分支：一、目标制导的图像处理;二、图像处理和分析的并行算法;三、从二维图像提取三维信息;四、序列图像分析和运动参量求值;五、视觉知识的表示;六、视觉系统的知识库等。
全球应用情况
在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。
而在中国，视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌。国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家，随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。
在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品质量。例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。
提升三维技术
在现实生活中，我们越来越需要更多的三维模型来实现对物体或环境的全面掌握。获得三维模型有两种基本方式，一种是利用激光扫描仪，一种是拍摄照片。但激光扫描仪的成本高，也有可能会对样本带来一些损害。第二种方式的成本小，而且在精度上也跟激光扫描仪相差无几，因此成为了现在研究的一个热点。
我们知道，一般的图像上是没有长度、距离等深度信息的，而三维模型则能更加全面、精确地记录环境，可以直观呈现物体的位置、距离、姿态等。比如中国古代建筑全自动三维重建系统，能够实现全自动三维建模，即从底层图像处理到生成最终的三维模型，全部自动实现，无需人工交互。它对图像的拍摄方式也无特殊约束和限制，只需手持自由拍摄即可。在精度上，也与激光扫描精度相当，精度小于3cm/100米，通过配备更高像素数量的相机和长焦镜头还可以实现毫米级重建。
此外，在实时定位与在线三维重建方面，机器视觉也具有极大的应用潜力。将手机上摄像头读取的视频作为输入，通过初始化、特征点提取、动态模板特征点匹配、几何变化计算阶段后得到视频每一帧中感兴趣区域的位置。
目前，我国基于机器视觉的三维重建技术在国际上可以说处于领先地位，应用也比较广泛。除了上述之外，还能用在一些不太适合人工作业的环境监测方面，像对露天煤矿的监测，就是通过无人机对煤矿进行全方位拍摄，生成三维模型来实时监测矿山的变化。此外，也能应用于城市规划、数字媒体、三维试衣、牙模制造等多方面。
未来发展趋势
由于机器视觉是自动化的一部分，没有自动化就不会有机器视觉，机器视觉软硬件产品正逐渐成为协作生产制造过程中不同阶段的核心系统，无论是用户还是硬件供应商都将机器视觉产品作为生产线上信息收集的工具，这就要求机器视觉产品大量采用标准化技术，直观地说就是要随着自动化的开放而逐渐开放，可以根据用户的需求进行二次开发。
当今，自动化企业正在倡导软硬一体化解决方案，机器视觉的厂商在未来十年内也应该不单纯是只提供产品的供应商，而是逐渐向一体化解决方案的系统集成商迈进。随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多。随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。由于机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。
日期： 13:33:57
标签：机器视觉
OFweek工控网讯：机器视觉的起步从20世纪80年代开始，到目前为止，从技术发展的角度讲，已经经历了大约3个发展阶段。第一阶段是色差传感器阶段；第二阶段是各种视频卡纷起阶段；第三阶段是嵌入式视觉系统和视频卡并存的阶段。根据这几年的发展来看，在今后的几年是视觉发展的重要阶段，而嵌入式系统也将扮演越来越重要的角色。
目前全球整个视觉市场总量大概在60~70亿美元，主要集中在欧美和日本，在中国大约有1~2亿美元的市场。按照我国的GDP增长速度8%来说，其中工业增长的份额为20%~30%，按照保守的估计，视觉的增长速度不应该低于10%~15%。
首先我们来了解一下机器视觉和机器视觉系统的定义。顾名思义，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将要检测的目标转换成数字量信号，这些数字量信号再传送给专用的图像处理系统(分嵌入式和视频卡方式)，图像处理系统根据要检测的任务要求来设置检测任务。然后根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉系统的特点是提高生产的产品质量和生产线自动化程度。尤其是在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人眼难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
西门子机器视觉系统属于嵌入式视觉系统，分为VS100系列和VS700系列。VS100系列是专用型视觉产品，SIMATICVS100系列视觉系统用于特定的图像处理任务。SIMATICVS110用于轮廓检测、SIMATICVS120目标查找和搜索、SIMATICVS130二维码的检测。传感器通过“示教”而非编程进行和配置，因而不需要专门的图像处理知识且价格低廉。
SIMATICVS700系列通用视觉系统主要用于生产过程中的质量检测和质量控制。这种通用系统可以通过编程完成图像采集、图像处理、负载驱动以及联网通讯(通过PROFIBUS或工业以太网)等所有功能-非常适宜于在一个测试循环中完成许多的测试任务。正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们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。在中国，这种应用也在逐渐被认知，且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉的需求将越来越多。
西门子视觉系统在汽车行业的应用
在汽车行业，产品的精度和质量都必须满足要求的这种需求正在与日俱增。因此，现在汽车行业生产的特点是越来越快的生产周期和大量原材料和零部件的供应。这就给机器视觉系统提供了用武之地，机器视觉正逐步被看作任何自动化解决方案中的一个完整的组成部分，成为自动化技术领域中的一个标准学科。
今年纽伦堡举行的SPS/IPC/DRIVES展示会以机器视觉系统为展示的中心，这一点同样表明了机器视觉与日俱增的重要性。通过VS100和VS720图像传感器，西门子自动化和驱动集团展示出大量的可用于制造工业的各个领域的视觉系统。机器视觉正快速的进入各个领域，占据一个又一个的工业部门。在电子工业中，特别是像高精度的晶片位置识别或位置校正以及用于SMT(表面安装设备)装配零件检测这样的领域，几年来已经形成了这样的共识：现在要满足高质量和生产标准的唯一方式就是使用灵活的图像处理方法。不管怎样，机器视觉目前已经是不可缺少了，即便是拥有能够提供最佳精度级别的三维自动装配和适应大量不同种类和改进种类装配线的汽车行业也不例外。
■一个通用的标准的重要性
从前，机器视觉系统只是局限于少数专家人员使用。自从引进了很容易集成到自动化解决方案中的智能图像系统后，图像处理在自动化技术领域中的应用以难以置信的速度增长。西门子的服务范围从适合一般应用的通用系统，扩展到了所有的专用系统，提供几乎适合所有需求的最优解决方案。
汽车工业在发动机和变速箱的制造中，使用西门子视像系统检测零部件，记录装配零件的制造日期。零部件供应商用它检测零件尺寸精度，校正汽车零部件的压力，还可用于正确安装安全带及其他类似的安全配件。
■对质量的考虑
改进质量和增加产量是世界领先的汽车制造巨头选择投资机器视觉的主要原因。一个例子就是汽车工业使用光学设备来检查弹簧装配的完整性。位于Erlangen的HeitecAG作为西门子自动化解决方案的提供者，为此定制系统，提供了包括装卸系统和机器视觉系统的完整解决方案。
检测装置是用光学方法检测弹簧装配得是否正确。弹簧装配包括1个金属轴，内插一个陶瓷圆柱，10个曲片弹簧垫圈和1个终端片。为了能够检查正确装配，将弹簧安装在一个轮轨上通过传送带传送经过一个摄像机，任何摄像机识别出来不合格的“坏品”都被气压缸喷出，而“正品”被运送到一个缓冲站，在这里它们会被拿去做深加工。
所使用的图像处理系统包含1个西门子VS110视像传感器和1个红外光的照明设备；处理系统由自动传送设备(能够支持10个弹簧组)和1个剔除“坏品”的自动喷射装置组成。整个检测设备由西门子S7-200控制。
使用该装置可以显著提高质量和增加产量。实际上，在Heitec工程师们满怀信心的认为它能够使“我们的客户不用多久就能收回他们的投资”。
西门子视觉系统的特点
■西门子VS100--智能实施方案
随着西门子VS100套件的出现，西门子已经步入一个全新的设备范畴。该范畴包括检查小零件的形式、型号和位置，也包括按ECC200阅读2维代码。并以此为目的设计了VS110、VS120和VS130视图传感器，它是一个完整的器件，包括照明单元、控制单元、传感器和电缆线。
所有VS100范围内的视图传感器都是即插即用的，简单易学，无需专门的培训指导。由于该系统是“示教”而不用编程，因此即便是非专业人士也可毫不费力地掌握图像处理。使用掉电保护可以保存多达15种不同的检测程序，并可以快速转换到其他型号或类型。得益于系统传感器工艺设计的紧凑，使得西门子VS100家族的产品可以与多种传输系统，诸如振荡传输系统、传送带或者卡具相连。此外，一些标准接口如RS232、Profibus、工业以太网使得视图传感器能够灵活、简便地集成到复杂的自动控制环境中。
■西门子VS720--为专门需求量身定做
新型VS720生产线专门用于处理更为复杂的任务，是西门子VS700通用摄像套件的完美补充，增强了西门子在灵活，通用系统领域中的地位。所有功能，比如图像捕捉、图像加工、最终结果的生成以及通信都是结合在一个紧凑的过程中的，是在一个检测周期进行几种检测任务的理想方案。
新套件目前包含有6个智能摄像机满足机器视觉的不同需求，例如自动检测、生产监视和零件识别。VS721CMOS和VS722基本型代表了适用于大批“常规”任务、较为经济的解决方案。而带有CMOS摄像头的VS721，特别适用于精度要求不是非常高而价格比较经济的场合。VS723是一台用于高速摄影的摄像机，例如包装技术领域，以及众多需要执行性能检测任务的领域，例如表面检测。VS724是高分辨率摄像机，提供高达130万像素，能拍摄非常详细的图像，因此非常适合需要高精度的检测任务。VS725彩色专门用于另外的应用领域。由于该系统具备分析色彩和检测特定色彩值的能力，因此可以通过彩色码，安全、可靠地区分零部件，检测标签的打印色或是识别胶珠。
■面向自动化世界
VS720系列中的摄像机提供1个集成以太网接口和8个可自由配置的数字输入、输出端。摄像机可以很容易地通过以太网连接到网络上，并接受几乎任何一台PC机的访问，因此极大地简化了设备的维护和诊断。VS链接接口模块可以在一台监视器显示几个摄像机所拍摄的图像。也可以通过Profibus与连接模块相连，这样可以省去用做监测功能的另外的PC机。而且，由工业以太网提供的带宽，能使质量数据和故障图像快速在外部设备上做备份。
Simatic组态软件由于具有很多检测功能，它能提供用户友好的方法来建立定制的图像处理解决方案，即在无摄像机连接时，可以使用仿真器来进行组态。
日期： 8:49:17
标签：机器视觉
传统的机器人需要人事前进行编程,而新一代工业机器人的核心特征是智能化。科研团队逐渐将工业机器人研发重点由基础技术研发向应用开发转变，使工业机器人更加智能化，具有更强的感知能力、更好的机敏性，并且可以自主执行任务
要实现工业机器人智能化，就必须让机器人拥有明亮的“双眸”和灵活的“大脑”。为了实现这个目标，中科院自动化所高技术创新中心主任原魁研究员率领团队潜心攻关，长期专注于智能机器人关键技术研究与应用，在高性能嵌入式机器人视觉系统、视觉导引AGV技术、工业机器人自动编程技术等方面取得了突出的创新成效。
他们开发的高性能嵌入式机器人视觉系统能够在FPGA（现场可编程门阵列）上实现80多种图像处理算法，处理速度远高于普通视觉系统，还能以100帧/秒以上的高速进行图像采集，具有功耗低、尺寸小、通用性好的特点。原魁介绍说，将这一视觉系统应用于各种工业机器人系统，可以提高工业机器人的智能水平，使机器人可以完成自动搬运、不良品检测等传统的工业机器人难以完成的任务。作为高性能机器人视觉系统的另外一种应用，原魁团队还将工业机器人安装在一台AGV（自动导引运输车）上，使机器人可以自动完成冰箱、洗衣机等家电产品门的开闭工作，为家电产品的测试提供了一种新的技术途径。
他们开发的工业机器人自动编程方法，改变了工业机器人需要通过专业技术人员花2天时间人工示教才能“领会”工作的繁琐，而是能让机器人根据普通技术人员的预定方案在30分钟内自动生成指令。这种自动编程方法让工业机器人能够自动处理碰撞等危险情况，还能根据情况灵活修改生成指令。
原魁团队将突破的这些关键技术集成应用在了一种大型装备的自动喷涂机器人系统中。与人工涂装相比，这种机器人在自动喷涂过程中，通过快速生成三维模型、自动生成程序、实时检测误差、自动修正轨迹指令等，减少了喷涂时间、提高了工作效率，让工人们避免承受劳动强度大、危害身体健康的负担。
面对不俗的创新成绩，原魁团队依然保持着冷静和客观的心态。“与国外同行相比，我国的机器人研究还有一些差距。我国每年从国外进口电机等器械部件就要花费近1000亿元。要缩小差距，我们就必须加速创新，让自己拥有更多的核心技术，同时还要降低开发及应用的成本，这也是我们团队当前的重要目标。”原魁说。
这种以“降低成本”进行自我约束的高难度攻关，让原魁团队的创新能量源源不断地释放。他们在工业机器人核心构成——“伺服电机控制”研究中，巧妙地通过自主设计开发的专用电路同时实现了高精度电机控制和有效降低成本的双重目标。在这个过程中，他们团队培养了软硬件两手抓、两手都硬的创新优势。
今后，这个有心、用心的创新团队将继续为我国工业机器人发展贡献更大的智慧和力量。
日期： 8:48:12
标签：机器视觉
电子行业对品质的高要求和快速迭代，带动机器视觉检测需求，成为最大的市场；汽车、医药等行业渗透率也在逐渐增加。与虚拟现实、人机交互、机器人、安防等概念的共振带来新的机遇，想象空间巨大。机器视觉模仿和替代的不仅是人眼，而是一整套视觉系统。凭借强大的信息处理能力，机器视觉不仅可应用于工业生产中，未来更可广泛应用于人工智能领域，想象空间得以拓展。
关于机器视觉技术
机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制，技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。是一门涉及了人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。
一个典型的工业机器视觉应用系统，包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。
机器视觉系统的出现来自繁琐劳动力的替代需求。机器视觉自动化设备可以不知疲倦的进行重复性的工作，且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可替代人工视觉。机器视觉最早应用于工业制造领域。通过机器视觉的自动识别功能，许多流水线上具有高度重复性的检测都可以依靠机器视觉系统设备完成，大大提高了检测效率和精度。
机器视觉未来发展看好
机器视觉是一个相当新且发展十分迅速的研究领域。在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。诸如电路板印刷、电子封装、SMT表面贴装、电子电路焊接等，均需要使用机器视觉系统技术。机器视觉系统还在质量检测方面得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。
中国机器视觉市场起步较晚，行业集中度较高，部分经销商开始以代理为主转向大力推广自主品牌的产品，行业分布、渠道分销与成熟的自动化产品都有明显差异。整个中国的机器视觉市场相较成熟的自动化产品应用水平偏低，市场远未饱和。伴随着工业自动化的发展，我国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、智能化需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近几年也在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。
当前，我国机器视觉市场主要分成三大类，一类是国外强势的机器视觉企业，一类是国企视觉公司，另一类是自主开发的民营企业。相较而言，三者的产品价格有一定差距，个中原因一部分是因为主流技术的差距，另一部分则是国情需要和本土化策略。尽管在细分行业的深度技术上，我国的机器视觉还需要一段时间的追赶，但我国自主开发的机器视觉也获得了长足的进步，尤其是在应用积累上有一定优势。
随着《中国制造2025》的提出和后续工作的落实，智能制造做为新一代信息技术与制造技术融合发展的结合点，成为中国制造的主攻方向，受到资本及产业界广泛关注。在人工成本增加、制造业生产效率和产品质量要求提高、产业技术升级等多因素推动下，行业迎来快速发展期，2016年将达到百亿级市场规模。机器视觉拥有效率高、精度高、稳定性强、可适应危险环境、感光范围广等人工视觉无法比拟的优势，广泛应用于电子、汽车、医药、食品与包装机械、印刷机械等领域；国内机器视觉行业自2009年以来进入高速发展期，年增速达到15-20%左右，据预测，中国机器视觉市场规模到2015年将达200亿元。中国机器视觉市场正在继北美、欧洲和日本之后，成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。
日期： 8:47:59
标签：机器视觉
随着工业生产过程对自动化、智能化技术的需求不断增加，机器视觉技术凭借其高精度、高稳定性、高效率等优势，在各大领域得到广泛应用。
中国，作为全球加工的制造中心，对机器视觉这一高端成像技术无外乎也有着庞大的需求量。正是在这些需求的推动下，我国机器视觉技术才得以迅速的发展，开始朝向系统化、集成化，以提供全面解决方案替代单一产品，以集成式机器视觉系统替代传统基于PC的机器视觉系统。
集成式机器视觉系统，也叫做智能相机。由四个模块组成：图像采集部分、图像处理部分、图像处理软件以及网络通信装置。其中，图像采集部分包括工业相机、图像采集卡等组件，负责图像的采集，并将采集的图像输出到图像处理部分。图像处理部分实现的是对图像数据的实时存储以及在图像处理软件的支持下进行图像处理，而网络通信装置则完成的是控制信息、图像数据的通信任务，使多套集成式机器视觉系统能够更加紧密融合在一起。.
集成化是机器视觉技术发展的一个必然趋势，因为集成式机器视觉系统有着一定的绝对性优势，包括应用便捷、结构紧凑、价格适宜、稳定性高等。例如，集成式机器视觉系统的高集成性使其不用配置额外的PC系统和图像采集卡，大大降低了系统成本以及维护成本。使用便捷，易学、易用、易安装、易维护，可在最短的时间内构建起可靠而有效的机器视觉系统等。.
日期： 8:47:29
标签：机器视觉
随着全球的制造中心向中国转移，中国市场在继北美、欧洲、日本后，成为国际机器视觉厂商关注的焦点。
2014年市场增长幅度远超预期，而机器视觉的增长也与这一趋势不谋而合。在2013年全球机器视觉系统及部件市场规模就已达到34.01亿美元，相对于2007年增长了56.08%。到了2014年，中国机器视觉市场经过了前几年的孕育和积累，终于迎来了爆发式的增长。
据行业分析，引起机器视觉市场爆发式发展的关键之一在于中国电子制造市场的初具规模，如此强大的产业需要高质量的技术做后盾，机器视觉系统的应用正是解决这些问题的关键技术。据调查显示，电子制造行业也是拉动机器视觉产品需求高速增长的主要因素。在行业应用上，电子制造、汽车制造、交通行业占据了三分之二以上的机器视觉市场份额，而电子制造行业的典型代表就是“苹果”。
近年来，中国的电子制造和代工厂商正大量采购自动化设备，以应对中国愈演愈烈的缺工现象，而这一现象在未来几年也将达到高潮。各厂商纷纷选择提高自动化程度，其自动化换装高潮也将在未来2-3年内到来，必将为机器视觉产品在该行业的应用带来新的增长点。预计，未来几年我国机器视觉行业市场规模将继续保持稳定增长，2016年达到近38亿元。
日期： 8:44:59
标签：机器视觉
日前，工业自动化领导品牌--台达集团成功为工厂自动化与工业自动化领域某知名企业提供太阳能全自动硅片插片机解决方案。该方案不仅提高了检测精度，同时也完美地解决了客户对视觉画面显示及打光方式的要求，产品检测误判情况大大降低，极大地提升了客户检测效率并赢得了客户的高度认可。
整个架构采用DMV1000-80GXC型机器视觉控制器搭载DMV-CDA30GS型工业摄影机，配合专用镜头、光电传感器与DVP-28SV211T型PLC，通过DOP-B10VS511型人机界面控制整个系统，是台达应客户需求而专门开发的解决方案。台达DMV视觉检测系统彻底改变以往视觉产品检测效果不理想的状况，客户之前使用产品检测误判较多，导入台达方案后，误判情况大大降低，极具高精度、高稳定性。
全自动插片机的主要目的是将紧贴在一起的硅片分离后插入到篮子里面，以便后续设备对硅片清洗，而硅片在分离时易产生破片，需要加入视觉对其检测，并将破片剔除，客户要求检测硅片破损精度为2mm。另外，由于现场有水不能安装背光源、视觉画面显示也不能占用设备空间。针对客户如上的需求，台达自动化对此类应用专门开发检测功能，使DMV检测精度达到零点几毫米，并改用直射光源;视觉画面显示部分采用台达独有的人机产品达到人机操作与画面显示二合一，解决了安装空间小的问题。
此方案的实施是台达视觉产品领先于业内的又一有力例证，也为后续台达DMV进军对视觉需求量庞大的光伏产业奠定了坚实的基础，为太阳能插片机装上了“火眼金睛”。
台达集团创立于1971年，为电源管理与散热解决方案的领导厂商，并在多项产品领域居世界级重要地位。面对日益严重的气候变迁议题，台达秉持“环保 节能
爱地球”的经营使命，运用电力电子核心技术，整合全球资源与创新研发，深耕三大业务范畴，包含“电源及元器件”、“能源管理”与“智能绿生活”。同时，台达积极发展品牌，持续提供高效率且可靠的节能整体解决方案。
台达集团运营网点遍布全球，在中国大陆、台湾、美国、泰国、日本、新加坡、墨西哥、印度、巴西以及欧洲等地设有研发中心和生产基地。近年来，台达陆续荣获多项国际荣耀与肯定。自2011年起，台达连续四年入选道琼斯可持续发展指数之“世界指数(DJSI
World)”，其中五项评分居全球电子设备产业之首;2014年国际碳信息披露项目(Carbon Disclosure Project,
CDP)年度评比结果揭晓，台达从全球近2,000家参与CDP评比的上市企业中脱颖而出，不仅获得最高等级A级评价，更是大中华区唯一入选气候绩效领导指数
(Climate Performance Leadership Index, CPLI)的企业。
关于中达电通
整合台达力量，拓展中国市场。1992年中达电通成立于上海，自营业以来，保持着年均增长32.9%的高速发展，为工业级用户提供高效可靠的动力、视讯、自动化及能源管理解决方案。在通信电源的市场占有率位居前列、同时也是视讯显示及工业自动化方案的领导厂商。
中达电通整合母公司台达集团优异的电力电子及控制技术，持续引进国内外性能领先的产品，在深入了解中国客户营运环境下，依据各行各业工艺需求，提出完整解决方案，为客户创建竞争优势。秉持“环保
节能 爱地球”的经营使命，成为中国移动的绿色行动战略伙伴，在节能减排、楼宇节能的技术上，陆续开展多项新应用。
为满足客户对不间断运营的需求，中达电通在全国设立了48个分支机构、64个技术服务网点与12个维修网点。依靠训练有素的技术服务团队，中达为客户提供个性化、全方位的售前、售中服务和最可靠的售后保障。
二十年深耕，在1500多名员工的努力下，中达电通2013年的营业额超过三十二亿人民币。未来，中达更将不断推陈出新，藉由与客户的紧密合作，共同开创更智能、更环保的未来。
日期： 8:44:44
标签：智能识别
机器视觉发展较早，主要集中在欧美和日本。随着全球制造中心向中国转移，中国机器视觉市场正在继北美、欧洲和日本之后，成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。2010年开始，我国的机器视觉逐步得到市场的重视，空间不断扩大。近年来，随着等新兴产业的火热，机器人视觉成为当前的一大亮点和掘金市场。据预测，中国机器视觉市场规模到2015年将达200亿元。
机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算机视觉类似。计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。
机器视觉系统主要由图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示三部分组成。目前，将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。
机器视觉系统的出现来自繁琐劳动力的替代需求。机器视觉自动化设备可以不知疲倦的进行重复性的工作，且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可替代人工视觉。机器视觉最早应用于工业制造领域。通过机器视觉的自动识别功能，许多流水线上具有高度重复性的检测都可以依靠机器视觉系统设备完成，大大提高了检测效率和精度。
机器视觉是一个相当新且发展十分迅速的研究领域。在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。诸如电路板印刷、电子封装、SMT表面贴装、电子电路焊接等，均需要使用机器视觉系统技术。机器视觉系统还在质量检测方面得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。
中国机器视觉市场起步较晚，行业集中度较高，部分经销商开始以代理为主转向大力推广自主品牌的产品，行业分布、渠道分销与成熟的自动化产品都有明显差异。整个中国的机器视觉市场相较成熟的自动化产品应用水平偏低，市场远未饱和。伴随着工业自动化的发展，我国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、智能化需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近几年也在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。
当前，我国机器视觉市场主要分成三大类，一类是国外强势的机器视觉企业，一类是国企视觉公司，另一类是自主开发的民营企业。相较而言，三者的产品价格有一定差距，个中原因一部分是因为主流技术的差距，另一部分则是国情需要和本土化策略。尽管在细分行业的深度技术上，我国的机器视觉还需要一段时间的追赶，但我国自主开发的机器视觉也获得了长足的进步，尤其是在应用积累上有一定优势。
日期： 13:32:57
标签：智能识别
在Code/Mobile活动中，离开Google创立Playground的Android之父Android
Rubin下一波运算趋势将以人工智慧为重，同时也认为现阶段的Android、iOS平台在越来越市场使用之下，反而逐渐失去原本给人创新感受，反观微软Windows
10带来更多改变。
Rubin表示，Android平台当初并未特别在适用萤幕规格设限，因此能广泛应用各类消费市场设备，并且吸引更多使用者，但也因为越来越多人使用之下，现阶段也与iOS平台同样面临失去创新发展瓶颈，特别是两个平台在越来越多应用趋于相似，更可能让平台创新比例降低。
对于微软Windows 10作业系统，Andy
Rubin反而给予较高评价，认为微软确实透过其作业系统改变使用者，甚至也看好微软采取开放策略拥抱竞争对手，例如透过Android、iOS平台拓展Office服务。
而针对目前本身投入Playground发展部分，Andy
Rubin认为未来各类型“机器人”将明显改变人类生活，但在其后扮演重要关键便是人工智慧技术发展，因此强调下一波科技改革关键将落在人工智慧运算趋势。
日期： 11:04:05
标签：智能识别
最近，一系列旨在测试一些世界上最好的人工智能 (AI) 系统和人类智商 (IQ)
之间的胜负关系的试验表明，人工智能的智力目前已经达到了&4&岁儿童的水平。来自美国伊利诺伊大学的研究小组完成了这项测试，他们发现，我们最先进的人工智能系统在智力方面相当于普通&4&岁儿童的水平。不过，当儿童的年龄提升到&7&岁的时候，人工智能系统的智力水平同样会被人类吊起来打。
当然，智商测试只是智力的一个衡量手段。计算机在处理某些任务的能力方面仍然遥遥领先于我们，比如计算的速度等等。这项测试所要做的是评估人工智能是否能够合理地理解周围环境的能力。而在“自我意识”这一特定领域，智能系统跟人类相比仍然有一大段距离。
据了解，由麻省理工大学的研究人员开发的人工智能系统&ConceptNet&也参与了这项研究，这是一个学术界从上世纪&90&年代就开始努力开发的测试系统。它在词汇和相似性方面得到了很高的分数，信息方面的表现非常一般，推理和理解方面则可以用差劲来形容。
智商测试的范围和形式不尽相同，这取决于测试者的年龄。在这次测试中，测试者被问了“你可以在哪里找到一只企鹅?”或者“房子是什么东西”之类的问题。测试者可能被要求根据一些线索来确定答案，或者被提问“我们为什么要握手?”。正如你所看到的，这些问题都是计算机可能觉得麻烦的问题类型。
在某些情况下，研究团队将一个问题从多个不同的角度进行分解，并且观察&ConceptNet&将会作出怎样的回应，不过，这个人工智能系统给出的答案往往是令人费解的。比如说，当被提问“这种动物中的男性拥有鬃毛”、“它生活在非洲”、“这是一种巨型黄褐色的猫科动物”时，计算机会给出以下几个潜在的答案：狗、农场、动物、家庭和猫。
研究人员&Ohlsson&在接受采访的时候表示：“人类的常识至少会将答案局限于动物的范围内，然后根据猫科动物这一线索进行简单的推理，并在符合条件的猫科动物中寻找答案。”
尽管如此，人工智能的突破速度已经达到了非常快速的速度。专家认为，人工智能在学习能力和自然语言能力上的改善会导致它们在今后几年里拥有跟人类一样的思维，比如苹果&Siri、Google&Now&和微软&Cortana。
日期： 11:03:43
标签：智能识别
谷歌近年来在人工智能、深度学习和机器人技术等领域投入巨资，以掌握这些技术能力。本周，该公司又采取了一项最新的举措，挖掘这个领域更为前沿的技术能力，尤其是在欧洲。
这家搜索巨头已通过其德国分公司，对德国人工智能研究中心（以下简称“DFKI”）进行了投资
。DFKI是一个非营利组织，旗下大约450名科学家、学者和其他专业人士正在语言技术、嵌入式智能和增强现实等领域开展研究项目，偶尔还基于这些项目剥离一些业务。DFKI也是该领域规模最大的研究机构之一。
谷歌并未披露具体的投资金额，但该公司证实这笔交易将让谷歌获得DFKI一个董事会席位。
谷歌发言人表示，其投资规模相当于与DFKI合作的其他16家私营公司的投资总额。这些合作伙伴包括空中客车、宝马等行业巨头，以及英特尔、微软、Nuance和SAP等科技公司。
日期： 11:03:15
标签：智能识别
在国庆节期间，苹果两度出手收购人工智能公司，让A股的人工智能公司在节后迎来开门红。
笔者讶异的是，人工智能真的这么火吗？火到让科技大佬都不“淡定”了？
笔者了解到，苹果在人工智能领域一直是个“活跃分子”，并且发展速度非常快。以国庆假期为时间节点往前看，从9月份开始，苹果已经在大规模招募机器学习相关人员，包括相关领域的博士。苹果还发布了大量人工智能相关职位，他的人工智能团队规模在迅速扩大，招聘至少86名具备机器学习专业技术的员工。苹果正在招聘的许多岗位还与软件有关，例如加强Siri的智能功能，以及优化iOS的搜索功能等。此外，苹果也在为产品营销和零售等部门招聘机器学习专家。这些动作表明，苹果正在全面发力人工智能。
人工智能成为科技新宠
我们知道，人工智能是随着机器人智能化趋势而受到越来越多的关注，不仅是苹果，人工智能已经成为科技大佬们纷纷注资抢占的“风水宝地”。谷歌、IBM、亚马逊、百度、腾讯、阿里巴巴等，乐此不疲。Android的创始人安迪·鲁宾曾经说过：“下一个计算大浪潮将出现在人工智能（AI）领域，机器人和自动化技术将进入人们的生活。”
在今年，除了巨头公司，乃至小的创业团队，甚至是计算机领域外的企业都开始争先恐后的制造出一系列和人工智能“沾光”的产品。
根据拓墣产业研究所发布的报告显示，2015年以企业为主的人工智能系统市场价值接近2亿美元，到2020年将达20亿美元以上，5年之间成长倍数高达10倍。从目前人工智能的“热度”来看，安迪·鲁宾一语中矢。
在专家们看来，人工智能将成为IT领域一场重要的技术革命，目前市场关心的IT和互联网领域的一些主题和热点（智能硬件、O2O、机器人、无人机、工业4.0），其发展突破的关键环节都是人工智能。人工智能有望成为未来10年乃至更长时间内IT产业发展的焦点。
日期： 11:01:46
标签：安防监控
随着技术的不断进步，监控摄像设备也在不断更新换代，越来越先进，但是尽管这样仍然有些不法之人顶风作案。有经验的犯罪分子，为防止被录像，他们作案之前会首先把摄像头遮挡起来，这样使其能顺利大胆的作案，而不会留下任何的证据。今年7月24日，海口狮子岭海南道堂加油站附近，王先生的车被偷盗，究其原因是小偷钻监控设备的“空子”，在实行盗窃的时候，故意挡住摄像头，进行盗窃。这样的案子现在屡屡不绝，引发社会各界讨论。安装摄像头的本意是要保障人们的财产安全，可是却仍然有人钻空子。如今，监控摄像再创新，将摄像头的防遮挡板发展成为智能化设备。
智能化的防遮挡板可以更快识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而更加有效地协助安全人员处理危机，并最大限度地降低误报和漏报现象，成为应对袭击和处理突发事件的有力辅助工具。
在摄像头中植入防遮挡功能模块在防盗、勘探过程中越来越迫切，智恒微电子的摄像头防遮挡模块采用专用IC设计，调制电路，内置数字滤波器，可区分自身信号和外来干扰，完全无需担忧内部红外补光信号的干扰。
在摄像头中植入防遮挡功能模块在防盗、勘探过程中越来越迫切，智恒微电子的摄像头防遮挡模块采用专用IC设计，调制电路，内置数字滤波器，可区分自身信号和外来干扰，完全无需担忧内部红外补光信号的干扰。
无线视频监控传输技术有着网络性的灵活方便，开通迅速和费用低的优势，它的作用存在着巨大的发展市场。随着无线传输的技术飞速发展起来，它的安全性问题也会受到很多人们的关注。在现在安防市场上的无线传输设备大多数都是通过各种机制来增强其安全性。
日期： 17:07:17
标签：智能家居
在我的印象中，智能家居生活离我们越来越近了，我们可以了解在家里发生的一切事情，也能操控家里绝大多数的电器。回到家中，明亮的灯光下，凉风习习，空调早已开始工作；电视节目已经准备好，是我正想看的《好声音》；咖啡也已经冲泡好了，温度刚刚好；查看下门窗，没有异常；热水器的温度也刚刚好，休息下就可以洗澡了。
这就是我现在能够实现得智能家居的场景，其实很简单就可以实现，一个可以控制空调和电视的万能无线遥控器、一台智能茶饮机、一套智能门磁系统、一个智能插座。这些在回家路上我们就能简单实现。但是感觉上少了些什么？对了，我们的这些操控是否真正实现了，我们回家是否能真正享受到这些，我们还必须有一双能帮我们实时查看的眼睛。
而这一双眼睛会有很多的选择，我们现在就对其中一枚名声在外的大眼睛进行次体验！
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小蚁摄像机体验综合评价
优点：1、性价比较高，作为初上市时只有149元定价的WIFI智能摄像头，小蚁已经抢去了很多的眼光，随着时间的推移，越来越多的新产品的面世，小蚁的优势已不那么明显；
2、比较简单、好用，上手简单的app，这个降低使用门槛，一个摄像头能满足全家人分享；
3、家用监控功能实现较好，基本的功能实现比较可以，满足了基本使用的期待；
4、双向通话功能，满足了日常交流的需要；
5、在无内存卡也能实现监控这点还是不错的；
6、利用小米路由器可以实现云储存，这点可以赞；
7、小蚁摄像机支持交流电源，也支持移动电源，增强了小蚁的移动性。
不足：1、100万像素、720P这个是要不得的，也是不符合时代的要求的；
2、包装上，由于包装不是十分硬朗，容易造成产品损伤，这个就没有必要了吧；
3、USB充电孔位置设计的问题，插拔不方便，有点别扭；
4、希望下一代产品加入云台设计，估计这个也是小蚁下一代产品的标配了；
5、长时间使用发热较高。
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小蚁智能摄像机开箱
其实在小米的产品在我的印象中是很好的，除了小米3是我用过的最不靠谱的手机，也是我放弃小米系列手机的原因，但是我仍然对小米线其它产品充满了期待，也包括这款小蚁智能摄像机，其实这款摄像机面世已经有很长时间了，但是其性价比以及设计仍然能够吸引我。
在我拿到这款小蚁摄影机的时候，我的感觉是不满意的，略显单薄的包装，在运输过程中多处变形，我的第一个疑问就是为啥不采用小米系列经典的硬纸包装呢？虽然包装有所变形，但是我们还是能看到小蚁还是继承了小米简洁的包装设计，正面仅有一个LOGO。
小蚁的背部也是采用小米系列的经典外观包装设计，简洁而又明了，让客户对产品属性能够一目了然。
打开外包装，就能看到一枚大眼睛，炯炯有神的大眼睛，有一种洞穿一切的感觉。
小蚁的配件很简单，主摄像头、充电器、充电线缆、说明书，每一个配件的设计都凸显出小米的简洁风格，不拖沓，让产品的LOGO一次又一次的印入人心，不管在那个配件上，只有一个简单的YI。
黑色的大眼睛，镜头采用玻璃材质，机身采用了塑料材质，黑白的经典搭配，同时大眼睛小蚁能够提供720P高清、111°广角、F2.0光圈的录制。正下方的LOGO是小米生态链上不变的设计风格。
摄像头的正下方有一枚LED灯，为小蚁工作情况指示灯，我们也可以根据需要进行关闭。
在小蚁的侧面集成了一个麦克风和一个USB充电插孔，小蚁既能通过交流电源供电也可以使用移动电源进行供电，保证了小蚁良好的移动性能。
小蚁摄像头采用的是可拆卸的设计，可以轻轻的按住摄像头的卡扣，就能将大眼睛取下来了。只是暂时还没有理解这种设计的初衷在哪？是否可以将摄像头用3M的强力贴将他固定在墙上，这样好像也挺棒，只是走线是个问题。
在摄像头的后方主要有几个区域，二维码即为小蚁的身份证，可以通过扫描二维码来绑定设备，一个复位孔，在特定的时候可以通过复位按钮恢复正常操作，螺丝则一般不是我们考虑的活儿了。为了实现双向通话功能，在小蚁的背部还有一个发声单元。
在小蚁的侧面还有一个SD卡插槽，其实小蚁在没有SD卡的情况也能进行监控，也可以实现本地录制，同时也可以使用小米路由器上的硬盘空间进行录制，实现方法多种多样。
小蚁底部采用的是可以吸附底座，可以有效抓牢大多数桌面台面，不会跑动。
小蚁采用的是可折叠设计，用户可以根据自己家中的实际情况，对小蚁进行各个角度的调整，调整角度将近180度，配合111度的广角，基本上能够保证到很好的可视面。
在这里我要说小蚁一个不尽如人意的地方，就是充电口的位置设计问题，由于充电口在摄像头的底部，并且小蚁有倾斜角度的问题，导致了USB充电线缆插入有一点点小麻烦，虽然旋转摄像头能够解决这个问题，我想这个还是可以在新一代产品设计上考虑到这个问题。
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小蚁智能摄像体机验
小蚁智能摄像机可以通过小蚁摄像机APP以及小米智能家庭APP来实现摄像机功能，这里我主要体验小蚁智能摄像机APP，并就小米智能家庭上的功能区别进行体验。
打开APP后，我们会看到小蚁的主要功能定位，孩子陪护、老人关怀、宠物监控、家庭防盗等四大主要功能。
和小米生态链上的其它产品一样，小蚁摄像机需要登录小米账号才能正常使用，按照操作指引，我们就可以连接上APP，在第一次使用的时候如果有更新，小蚁会提醒你升级使用新版本。
其实小蚁摄像机APP在使用和操作上是十分简单也是通俗易懂的，上手十分容易，在主界面上，我们可以看到几个部分，最上面一排是设置按钮，提醒按钮以及添加设备按钮，正中间则是摄像头监控画面，在画面中，我们可以看到时间。往下我们可以看到我们其实可以监控到多组画面，也可以看到各组摄像机的状态，在中间靠右可以看到一个购物车图标，则是跳转到小蚁商城。
在设置界面中，最主要的就是摄像机设置选项，在选项中有以下几项主要功能：
1、名称设置：我们可以对摄像机的名字进行个性化设置；
2、隐私设置：我们可以选择开启或关闭摄像机，也可以开启或关闭指示灯，可以开启报警功能，并设置区间段；
3、摄像机固件版本：我们可以根据需要是否升级到最新版本固件；
4、图像旋转：可以在摄像头翻转的情况下对画面进行调整；
5、开启移动监测：这个功能主要关注的两个方面，一是在家里无人开启摄像头报警的情况下，通过移动监测可以了解家中情况，在监测到移动物体后，可以通过报警，提醒用户查看录像；第二开启了移动监测的情况下，可以有效节约硬盘空间，在无物体移动的情况下，可以停止录制。
6、存储卡状态：可以实时查看存储卡状态以及空间。
在使用小蚁的监控中，由于家中的光线一直偏暗，所有反馈的小蚁状况可能和他人有所区别。不过在使用的三个场景中可以看出，小蚁在光线较为充足的情况下，基本能够查看屋内的情况，房门打开一条小缝也能清楚地分辨出来。
中间照片为弱灯光情况下的画面，在光线调整为弱光后，小蚁会自动适应当下环境，个人感觉还是不错的，能够很清晰的看到空调指示灯的状态，只是在监测实时画面的时候，感觉小蚁在弱光转换的时候，反应速度还是有点慢的。
最下方照片为极弱光线情况下的视频画面，除了窗外有光线的地方，家中的情况基本模糊一片，不过小蚁还有另外一款夜视款，估计在这种环境下能够很好解决问题，只是苦了我这款普通版的小蚁。
在实际的使用中，我开启了移动监测功能，不过在功能的实现过程中，小蚁没有进行任何形式的消息推送，我只能在主监控画面的提醒按钮下看到有三个移动监测，在监测报警中，第一个是摄像头顶端的吊灯被风吹动后，小蚁进行了报警提醒，后两个画面则是人物移动。个人感觉小蚁的移动监测功能还是很敏感的，能够达到外出监控的目的。
在点击主界面上的监控画面后，我们进入到了监控视频中，在这个界面中，我们可以通过三种方式来查看小蚁眼睛里的所有画面，借助于手机陀螺仪我们可以通过左右摆动手机来查看；也可以通过手指滑动画面来查看，最后我们也可以通过全屏画面来查看。
在监控画面中，我们可以查看画面上传速率，同时也可以通过双指进行缩放查看，我们最多可以对画面进行4倍放大。在操作监控画面时，我们也可以对画面质量进行设置，可以设置成标清模式、高清模式以及自动模式。
在画面下面，我们可以看到有一条时间轴，在插入了SD卡的情况下，我们可以根据需要对画面进行回放，查看存储卡内的视频。
在小蚁摄像头的操作按钮中，依次为本地录像文件夹、保存录像、实时对讲、静音、截图。这里我主要使用了下对讲按钮。
对讲功能：在使用对讲功能的时候，个人感觉有点像微信的感觉，在移动端，我们必须按对讲按钮声音才会传送到小蚁摄像机上，而小蚁摄像机上的声音我们可以实现实时监听。在移动端点击对讲发送语音后，小蚁摄像机会直接收到语音。在使用过程中，个人感觉小蚁回放的语音质量和音量是不错的，完全可以实现双向对讲功能。
在使用了小蚁摄像机APP后，我也体验了小米智能家庭APP，在两款APP的使用上，感觉没有太多区别，只有三个地方的差异，分别为视频监控存储功能、打开密码以及分享功能。
视频监控存储功能：这个功能的实现主要得意于小米路由器1T的存储空间，我们可以将视频文件存储于内存卡上，也可以存储于路由器的硬盘上，在存储设置上我们可以对画面质量、监控时间进行设置，设置时间如果为一个星期，则视频内容保存时长则为一个星期，循环利用固定空间。
打开密码：这个功能主要保护小蚁内的文件，进行私密保护。
分享：这个功能可以实现远程查看，也可以让全家人一起查看共同画面，其乐融融。
在使用小蚁摄像机APP的过程中，个人的感觉是这是一个好用的APP，没有门槛，上手很容易。配合APP就可以将小蚁的功能全部实现较为完善。这也是小米生态链上产品的一大特征，简单、易用。
随着越来越多的智能产品、智能设备的出现，一款能够对智能设备进行实时监控和信息反馈的摄像机显得尤为重要，这就是一双大眼睛，帮助在外的我们了解家中的情况，及时作出必要的反应。小蚁的初代产品已经能够很好的实现这些功能了，但是对于一群苛刻的人来说，这些永远是不够的，这可能是小蚁的一种策略，先用概念来抢占市场，得到了大多数人的认可，待到配件价格降低、稳定后，再对产品进行升级换代抢占更多的用户。
总之，在使用小蚁智能摄像机的过程中，感觉是良好的，也是初为满意的，希望下一代产品能满足我们的更多期待。
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小蚁组图：
日期： 16:59:10
标签：手机相机
在年底整个手机行业没有多少兴奋点的情况下，乐视手机2成为这段时间媒体和消费者关注的焦点。在乐视手机2代逆天配置之后，最近网上又流出了乐视手机2代的渲染图，绝对的颜值爆表。
从流出的谍照看，乐视手机2代放弃了已经烂大街的全金属机身设计，改为经典的“三段式”设计。机身正面和背面都采用了2.5D弧面玻璃设计，十分的圆润，颜值最够惊艳。
颜值之外，更让人惊艳的就是可以旋转的摄像头了。从以前的信息已经知道乐视手机2代搭载了索尼最新的2300万像素IMX300摄像头，F2.0光圈，CMOS尺寸为1/2.3英寸，拍照实力已经足够强大，这次加入的可旋转摄像头将进一步提升摄像的可玩和趣味性。
根据可靠消息，乐视手机2代还将支持高通Quick Charge
3.0快充技，将智能手机电池的电量从0充至80%只需35分钟，“充电5分钟，通话4小时”将会成为现实。在手机电池暂时没有突破的情况下，快充技术是目前解决手机功耗问题最好的解决方案。
有一点比较令人意外，在谍照中没有看到明显的指纹识别的位置，既然乐视手机2代肯定会搭载指纹识别技术，那么很有可能乐视手机2代的指纹识别技术将会采用新的黑科技技术。笔者猜测很可能使用高通的超声波指纹识别技术，超声波指纹识别技术是高通在今年MWC2015推出的一项2D指纹识别技术，不使用电容式传感器，而是使用超声波扫描指纹，因此不再需要实体按钮，可以隐藏在屏幕、玻璃等材质之中。可以解决目前指纹识别技术必须要配备实体指纹识别按键的问题，使得整个手机的设计更加统一，小米一直没有上指纹识别的原因就是在等这项技术的成熟，目前来看很有可能乐视手机2代会成为高通超声波指纹识别技术的首发机型。
骁龙820+6GB RAM+2K乐彩屏+2300万像素的IMX300，以及很有可能采用的高通超声波指纹识别技术和Quick Charge
3.0，乐视手机2代将成为无可争议的安卓机皇。
日期： 16:57:46
标签：智能识别
这款欧姆龙Kazoku
Mesen网络摄像不仅支持microSD卡扩展、夜视功能、双向音频传以及运动检测，外形十分可爱。而且还可以识别年龄、人脸、性别。
目前，大多数的家用无线摄像头产品都已经支持microSD卡扩展、夜视功能、双向音频传以及运动检测，而这些功能已经让市面上的产品开始同质化。
不过现在，日本厂商欧姆龙就推出了一款产品属于Family Eye系列的Kazoku
Mesen，可以拍摄720p分辨率的视频，它的这款家用监控摄像头更加有趣、功能更强大。
另外，这款Kazoku Mesen可不仅仅是造型可爱这么简单，办公室和商店也可以利用Kazoku
Mesen来进行顾客及用户数据分析。同时它还具备OKAO Vision技术，可以进行年龄、手势、人脸、性别识别，甚至是小猫和小狗。
据悉，这款欧姆龙Kazoku
Mesen网络摄像头售价为29800日元(约合人民币1570元)，除了拍摄照片之外，想要想要监控实时画面只能依靠App通知和直播的形式了。不过它并不支持视频录制。
日期： 16:56:24
标签：智能识别
前庭系统失调疾病的诊断历来是一个相当复杂的过程，面临巨大挑战，由于人类前庭平衡器官的特点，前庭平衡疾病复杂多变，既有中枢前庭失调的影响，也有外周系统的干扰，因此，在实施任何治疗前，需要使用专门的仪器，或者方法来诊断，包括传统的冷热刺激，到近期的高速旋转椅等，其中头脉冲试验由于其使用简单、效果好开始得到关注。
中国听力学网学术部李教授介绍，其实脉冲试验方法并非新创，早在20多年前已用于临床。诊断测试各种前庭疾病，鉴别中枢或者外周前庭病变等，由于这种方法能快速和可靠地甄别半规管功能，无需其它设备，同时由于头脉冲试验能再现追捕性扫视和其他眼前庭眼动反射病变和病侧。不过，传统头脉冲试验根据磁场原理，使用磁线圈技术，基于单侧还是双侧测试，可使用2、3块磁铁放置在患者眼侧，来测试眼动特征。这种方法在临床使用中比较复杂、费时，成本较高，同时使用不便，难以用于日常生活的监测。
最近，由于摄像录像技术在精度和可靠性等方面得到很大提高，摄像技术也开始用于前庭平衡测试，其中摄像头脉冲试验在临床试验中，显示较好效果，比如以250Hz频率获得的水平摄像头脉冲试验结果，和其它方法一样，结果}