- 机器学习和神经网络处理技术承载着嵌入式处理器下一个主要的市场机会。国际数据公司(IDC)预测，全球在人工智能和机器学习方面的支出将从2016年的80亿美元增长到2020年的470亿美元。AI爆发式增长的背后有三个主要的驱动力：算法的快速演进、强大的技术平台以及大数据。AI日益无处不在，这就要求消费电子、汽车电子、工业4.0等终端产品具备实时神经网络推理、可灵活升级至最新最优算法，以及从持续学习中收集有用信息的能力。
- 关键字：
芯原 机器学习 视觉图像
- 高精度的微小零件边缘检测中，传统边缘检测算法存在实际应用可操作性较差，检测结果难以达到精度要求等问题。为了提高边缘检测精度，提出了基于Soble算子的改进算法，该算法扩展了Sobel算子边缘检测的模板，并对扩展的梯度方向图进行了细化处理，而后在梯度图像上实现多项式插值亚像素细分，从而完成对目标边缘的精确定位。
实验结果表明，该方法的定位精度为0．20 pixel，满足微小零件在实际检测的精度要求。
- 关键字：
视觉图像 零件 边缘检测 算法研究
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