简介：摘要：人工智能计算机视觉技术在大棚监测系统中的应用前景广阔，其展望主要包括高度自动化和智能化、多模态数据综合利用、基于云平台的远程监控和管理以及智慧农业与大数据的融合。通过进一步改进图像识别算法和传感器技术，大棚监测系统将实现更高度的自动化和智能化，使得系统能够自动检测、识别和分类各类植物病虫害，并实施精确施策。人工智能计算机视觉技术在大棚监测系统中的应用前景非常广阔，有望为现代农业的发展带来更多机遇和潜力。
简介：摘要：随着工业自动化和智能制造的快速发展，机器视觉技术已成为工业机器人实现精确抓取的关键技术之一。本文深入探讨了基于深度学习的机器视觉在工业机器人抓取中的应用。首先概述了机器视觉与深度学习的基本概念及其在工业自动化领域的重要性。接着，详细分析了深度学习算法（如卷积神经网络CNN）在物体识别、定位和抓取规划中的具体应用。此外，还讨论了双目视觉系统如何通过深度学习算法获取深度信息，进而提升工业机器人的抓取精度和效率。最后，总结了深度学习在机器视觉中的优势及挑战，并对相关技术的进一步发展提出了建议。
基于人工智能计算机视觉技术的大棚监测系统实现
基于深度学习的机器视觉在工业机器人抓取中的应用研究
