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18 关系: 工廠，人工智能，传感器，影像擷取卡，光，图像处理，生產線，照相機，视网膜，计算机视觉，自動光學檢查，自動駕駛汽車，LED光源，PLC，模式识别，液晶显示器，机器人，攝像機。
工廠
工廠（有時又作工場）又稱製造廠，是一所用以生產貨物的大型工業樓宇。大部分工廠皆設有以大型機器或設備構成的生產線。.
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence, AI）亦稱機器智能，是指由人製造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通電腦程式的手段實現的人類智能技術。該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現，以及如何實現科學領域。同時如此，人類的數量開始收斂及功能逐漸被其取代。 一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是「制造智能机器的科学与工程。」 人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及範圍極廣。人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是，如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。 AI的核心问题包括建構能夠跟人類似甚至超越的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。強人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前強人工智慧已經有初步成果，甚至在一些影像辨識、語言分析、棋類遊戲等等單方面的能力達到了超越人類的水平，而且人工智慧的通用性代表著，能解決上述的問題的是一樣的AI程式，無須重新開發算法就可以直接使用現有的AI完成任務，與人類的處理能力相同，但達到具備思考能力的統合強人工智慧還需要時間研究，比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基於仿生學、認知心理學，以及基于概率论和经济学的演算法等等也在逐步探索當中。.
传感器
传感器（Sensor）是用於偵測環境中所生事件或變化，並將此訊息傳送出至其他電子設備（如中央處理器）的裝置，通常由敏感元件和转换元件组成。.
影像擷取卡
影像擷取器，或称：影像擷取卡，是從類比視訊訊號或數位視訊串流中，抓取連續之數位靜態畫格（frame）的電子裝置。此類裝置常見於電腦視覺系統中，畫格以數位的形式被擷取，而產生之數位訊號直接或經壓縮過再顯示、儲存或傳送至其他裝置。 早期的影像擷取器因記憶體的限制只能儲存單張影像畫格，故得其名。今日的擷取器普遍能儲存多張畫格，並可即時的使用壓縮演算法如 JPEG 壓縮影像。許多應用上的技術需求（如雷達微波擷取、工程製造與遠端導航等）促使影像擷取器朝向「高畫格速率」、「高解析度」的發展。.
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光
光通常指的是人類眼睛可以見的電磁波（可見光），視知覺就是對於可見光的知覺。可見光只是電磁波譜上的某一段頻譜，一般是定義為波長介於400至700奈（纳）米（nm）之間的電磁波，也就是波長比紫外線長，比紅外線短的電磁波。有些資料來源定義的可見光的波長範圍也有不同，較窄的有介於420至680nm，較寬的有介於380至800nm。 而有些非可見光也可以被稱為光，如紫外光、紅外光、x光。 光既是一种高频的电磁波，又是一種由称為光子的基本粒子組成的粒子流。因此光同时具有粒子性与波动性，或者说光具有“波粒二象性”。.
图像处理
图像处理是指对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理或其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像领域上的一个应用。目前大多数的图像均是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。 图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。 传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。.
生產線
#重定向 裝配線.
照相機
广义上，照相机是任何可以捕捉和记录影像的设备。最常见的照相机拍摄可见光的影像，但并不是所有照相机都需要可见光（如红外线热像仪），有的甚至不需要一个传统意义上的光源（如扫描隧道显微镜）。很多设备都具备照相机的特征，如雷达、医学成像设备、天文观测设备等等。.
视网膜
視網膜又称视衣，是脊椎动物和一些头足纲动物眼球后部的一层非常薄的细胞层。它是眼睛裏面将光转化为神经信号的部分。 視網膜含有可以感受光的视杆细胞和视锥细胞。这些细胞将它们感受到的光转化为神经信号。这些信号被视网膜上的其它神经细胞处理后演化为视网膜神经节细胞的动作电位。视网膜神经节细胞的轴突组成视神经。视网膜不但有感光的作用，它在视觉中也有重要作用。在形态形成的过程中，视网膜和视神经是从脑中延伸出来的。 視網膜上的血管的结构每个人都不一样，因此可以用来做生物特征识别。.
计算机视觉
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 作为一門科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取「信息」的人工智能系统。这里所指的信息指香农定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 作为一个工程学科，计算机视觉寻求基于相关理论与模型来建立计算机视觉系统。这类系统的组成部分包括：.
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自動光學檢查
自動光學檢查（Automated Optical Inspection，簡稱AOI），為高速高精度光學影像檢測系統，運用機器視覺做為檢測標準技術，作為改良傳統上以人力使用光學儀器進行檢測的缺點，應用層面包括從高科技產業之研發、製造品管，以至國防、民生、醫療、環保、電力…等領域。 自動光學檢查是工業製程中常見的代表性手法，利用光學儀器取得成品的表面狀態，再以電腦影像處理技術來檢出異物或圖案異常等瑕疵，因為是非接觸式檢查，所以可在中間工程檢查半成品。高精度光學影像檢測系統，包含量測鏡頭技術、光學照明技術、定位量測技術、電子電路測試技術、影像處理技術及自動化技術應用等領域，其開發應用不但符合高科技產業發展需求，其技術層面更可擴展至國防軍事工業，舉凡兵工武器製造、夜視作戰系統、戰略地形形貌之分析與研判等，都與此影像技術息息相關。.
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自動駕駛汽車
自動駕駛汽車，又稱為無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人，是無人地面載具的一種，具有傳統汽車的運輸能力。作為自動化載具，自動駕駛汽車不需要人為操作即能感測其環境及導航。完全的自動駕駛汽車仍未全面商用化，大多數均為原型機及展示系統，部份可靠技術才下放至量產車型，但有關於自駕車逐漸成為現實，已經引起了很多有關於道德的討論。 自動駕駛汽車能以雷達、光學雷達、GPS 及電腦視覺等技術感測其環境。先進的控制系統能將感測資料轉換成適當的導航道路，以及障礙與相關標誌。根據定義，自動駕駛汽車能透過感測輸入的資料，更新其地圖資訊，讓交通工具可以持續追蹤其位置，即使條件改變，或汽車駛進了未知的環境內。 自動駕駛汽車的展示系統可追溯至1920年代及1930年代間，第一輛能真正自動駕駛的汽車則出現於1980年代。1984年，卡內基美隆大學推動Navlab計畫與ALV計畫；1987年，梅賽德斯-賓士與德國慕尼黑聯邦國防大學共同推行尤里卡普羅米修斯計畫。從此以後，許多大型公司與研究機構開始製造可運作的自動駕駛汽車原型。21世紀以後，伴隨著資訊科技的進步，更是突飛猛進，全自動駕駛的車輛在試驗車輛上已經被製造出了，特斯拉汽車率先推出了特定環境下的自駕車，而汽車工業人士估計2030年以前就會有量產車款出現。.
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LED光源
LED光源（LED指的是Light Emitting Diode）為發光二極體光源。此種光源具有體積小、壽命長、效率高等優點，可連續使用長達10萬個小時，未來LED光源應用在照明領域亦成為主流。.
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PLC
PLC可以是下列意思：.
模式识别
模式识别（Pattern recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。 计算机识别的显著特点是速度快、准确性高、效率高，在将来完全可以取代人工录入。 识别过程与人类的学习过程相似。以光學字元識別之“汉字识别”为例：首先将汉字图像进行处理，抽取主要表达特征并将特征与汉字的代码存在计算机中。就像老师教我们「这个字叫什么、如何写」记在大脑中。这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的汉字图像经处理后与计算机中的所有字进行比较，找出最相近的字就是识别结果。这一过程叫做“匹配”。.
液晶显示器
液晶显示器（liquid-crystal display，縮寫：LCD）为平面薄型的显示设备，由一定数量的彩色或黑白畫素组成，放置于光源或者反面前方。液晶显示器功耗低，因此备受工程师青睐，适用于使用电池的电子设备。.
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机器人
机器人（Robot）包括一切模拟人类行为或思想與模拟其他生物的机械（如机器狗，机器猫等）。狭义上对机器人的定义还有很多分类法及争议，有些电脑程序甚至也被称为机器人。在当代工业中，機器人指能自動執行任务的人造機器裝置，用以取代或协助人类工作，一般會是機電裝置，由電腦程式或是電子電路控制。 機器人的範圍很廣，可以是自主或是半自主的，可以從本田技研工業的ASIMO或是的等擬人機器人到工业机器人，也包括多台一起動作的，其至是奈米機器人。藉由模仿逼真的外觀及自動化的動作，理想中的高仿真機器人是高级整合控制论、机械电子、计算机与人工智能、材料学和仿生学的产物，目前科学界正在向此方向研究开发。有关机器人的话题，常见于科幻作品中。 機器人學是有關機器人設計、組裝、運作及應用的技術研究，以及控制機器人的電腦系統、感測器回授以及信息處理等。機器人可以代替人類在一些危險的環境或是製造程序中工作，或是在外貌、行為或認知上取代人類。許多機器的概念都來自自然界，因此有仿生機器人學的出現。 在工業時代機械技術提昇後，像自動化設備、遙控甚至無線遙控也日益成熟，電子學的進展成為機器人發展的動力。第一個電子式自動機是於1948年在英國的布里斯托尔由William Grey Walter發明，第一個數位化，由電腦控制的自動機是在1954年由George Devol發明，命名為，後續在1961年賣給奇異電氣，用在紐澤西州的工廠中，用來將壓鑄設備中的熱金屬上移。 機器人可以作一些重複性高或是危險，人類不想做的工作，也可以做一些因為尺寸限制，人類無法作的工作，甚至是像外太空或是深海中，不適人類生存的環境。 社會上對越來越多的機器人及其角色有些疑慮，機器人因為在越來越多方面可以取代人類，因此被認為是增加失業人口的主因之一 。戰爭中使用的機器人也有道德上的疑慮。機器人自主的可能性及其影響是科幻小說的主題之一，以後也可能變成實際會發生的問題。.
攝像機
#重定向 攝影機.
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機械視覺。
