不可见成像-红外波长更广泛的可用性和改进的成像组件性能，以从红外波长的非可见光捕获和创建图像是一种趋势能力，可以积极影响各种机器视觉应用。这种趋势的一部分是能够在各种IR波长下产生光的LED照明的激增。用于这种类型的成像的用例是普遍的，模具修复，并且识别IR成像可以在何时何地可以使应用受益，这主要取决于被成像的对象和应用的需要。大约700-1000nm的“近红外”（NIR）波长的成像已经用于机器视觉多年。用于成像约1000-2800nm的“短波红外”（SWIR）波长的相机也不是全新的，但近传感器技术的进步使得这些相机在自动化应用中更加实用。后，现在可以使用非冷却且非常适合自动检测的小型相机（微测辐射热计）进行热成像或大约7000-14000nm发射的IR波长的成像。 次数用完API KEY 超过次数限制

AI和深度学习后，让我们来解决几十年来的机器视觉趋势：人工智能，机器学习和深度学习。人工智能或人工智能是计算机科学的一个分支，涉及计算机模仿人类行为的方式。作为一门学科，人工智能自上世纪中叶以来一直存在。AI没有描述任何特定技术，只描述目标;任何编程逻辑都可能被称为AI，甚至是简单的if-then规则和决策树。机器视觉搜索算法被称为人工智能。机器学习是AI的一个子集，深度学习是机器学习的一个子集。这些术语是通过学习算法实现AI的技术的名称。机器学习是与系统相关的一般概念，其基于初始数据输入可以在给定任务中学习和改进它们的性能。深度学习是机器学习，它使用“深层”神经网络，允许计算机基本上“通过实例”进行学习。该技术已被证明在图像识别，声音识别和语言处理等任务中表现优异。深度学习是高度计算密集型的，通常需要特殊的处理器硬件（例如GPU，具有深度学习核心的图形处理单元），特别是在学习过程中。在过去几年中，可用于执行机器视觉深度学习的软件和硬件平台迅速扩展。毫无疑问的深度学习将对机器视觉产生长期持续影响，并在当前的通用产品中具有以下实际意义。 次数用完API KEY 超过次数限制

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.模具修补机的原理其是利用高频电火花放电原理，对工件进行无热堆焊来修补金属模具的表面缺陷与磨损，机器人模具修复，主要特点是热影响区域小，模具修复后不会变形，不用退火，无应力集中，不出现裂纹，保证了模具的完好性；也可以利用它的强化功能对模具工件进行表面强化处理，满足模具的耐磨性、耐热性、耐蚀性等性能要求。　2.应用范围模具修补机可用于机械、汽车、轻工、家、石油、化工及电力等行业，用于热挤压模具、温挤压膜具、热锻摸、轧辊以及关键零件等的修复与表面强化处理。例如，可应用ESD—05型电火花堆焊修复机对磨损、碰伤、划痕的注射模补焊，以及对压铸模如锌铝压铸模的锈蚀、脱落、损伤修复。机器功率900W，输入电压AC220V，频率50~500Hz，电压范围20~100V，输出百分比10%~100%。

六、其他修复技术1.采用热处理收缩工艺修复磨损的冷作模具（1）冷镦模型腔磨损后，可用缩孔处理并重新淬火的方法予以修复，重新装机使用。缩孔热处理工艺可采用将模具加热到600~650℃，锻造模具修复机器人，然后使模具由外表面向中心冷却，机器人，在冷却到150℃左右时，由于外表面的冷缩，可使模具中心产生压应力，并使型腔收缩0.15~0.20mm。收缩后的模具，经过重新淬火处理后，即可再次使用。一般在正常情况下，此法可处理2~3次，从而可以大大延长模具的总寿命。

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