AI 技术和应用痛点分析和Sherlock AI 对此的应对解决方案。 以及介绍实战案例中如何借用强大Sherlock8视觉平台对AI检测精度和速度的助力。

演讲人：钱凯-Teledyne DALSA 中国区技术经理，从事视觉行业10年以上，主导多次A公司视觉项目，具有丰富的实战经验。

Teledyne DALSA 是 Teledyne Imaging 集团的一部分，在机器视觉市场中是设计、制造和部署数字成像组件的全球领导厂商。Teledyne DALSA 成像传感器、相机、智能相机、图像采集卡、软件和视觉解决方案应用于全球成千上万台自动检测系统并且跨越多种产业，包括半导体、太阳能电池、平板显示、电子产品、汽车、医疗、包装和一般制造等。

系统工程师们一直在寻找新的方法来让产品变得更小，在更短的时间做更多的事，并且价格合理。在过去的几年里，有两个新趋势让这变得更容易：深度学习和 SOC。在深度学习领域，现在有专为非专业用户设计的在线工具，可以非常快速地训练神经网络 — 有时只需几分钟！与此同时，机器视觉相机变得越来越小，有些甚至允许经过训练的神经网络直接在相机上运行。这些相机上的系统成为使用深度学习的小型检测系统。在 SOC 领域，像英伟达这样的公司继续通过强大的载板功能实现进步，其中包括嵌入式的深度学习加速器。在本次网络研讨会中，Teledyne FLIR 的系统工程师Hardy Wang分享了如何利用这些技术开发检测系统的示例，用于颜色分类、缺陷检测、物体分类等任务，甚至为机器人视觉创建自定义深度感知系统。 Hardy还将展示一个检测泡罩包装内药丸的系统的示例，以及一个对汽车颜色、汽车类型和读取车牌进行分类的4相机交通系统。

演讲人：王重普-亚太区售前工程师经理-Hardy作为系统工程师在机器视觉行业有7年工作经验。行业涉及工业自动化、GIS地图、自动驾驶、机器人机械臂、3D视觉，对机器视觉深度学习发展趋势有独到见解。

乍看起來，脉冲飞行时间(ToF)可以被视为一种非常复杂的技术，难以理解和使用。这是真的，因为这项技术是最先进的，需要最新的技术进步。然而，它是一种非常灵活的技术，其特性和功能可以降低整个系统的复杂性，从而实现更简单、更通用的系统。

演讲人：杨同录-业务发展经理

杨同录先生自2013年开始在Teledyne e2v 担任销售经理一职，拥有16年的自动控制、机器视觉和CCD/CMOS 产品销售经验。熟悉相关应用市场，能为客户提供从器件、组件到系统的完整的解决方案。

会议议程

>>视频演讲

>>与演讲人互动问答

>>在线抽奖

公司简介

Teledyne e2v 的 CMOS图像传感器和子系统在众多应用中提供高性能服务。性能特点包括超高速和超低噪声。Teledyne e2v 倾听客户的市场和应用挑战，与客户建立伙伴关系，提供创新标准、半定制或全定制成像解决方案。视觉市场一直在寻找高度专业化、性能出众、具有成本效益的解决方案。Teledyne e2v在成像领域有着40多年的传承，有着CCD和CMOS图像传感器设计和制造的背景。