鏡頭是集聚光線，使膠卷能獲得清晰影像的結(jié)構(gòu)。早期的鏡頭都是由單片凸透鏡所構(gòu)成。因為清晰度不佳，又會產(chǎn)生色像差，而漸被改良成復(fù)式透鏡，即以多片凹凸透鏡的組合，來糾正各種像差或色差，并且借著鏡頭的加膜(coating)處理，增加進(jìn)光量，減少耀光，使影像的素質(zhì)的提高。一般而言，攝影用的透鏡均為聚焦透鏡，依照光學(xué)原理、由遠(yuǎn)處而來的光線穿過具有聚焦作用的透鏡后，會全部聚焦于一點，這一點即焦點。而從焦點到鏡頭的中心點之距離即稱焦距。在相機上，鏡頭的中心點通常都位于光圈處，而焦點位于焦點平面上(即膠卷面)。故相機的焦距為鏡頭對焦在無限遠(yuǎn)時，光圈到膠卷間的距離。光學(xué)鏡頭是機器視覺系統(tǒng)中必不可少的部件，直接影響成像質(zhì)量的優(yōu)劣，影響算法的實現(xiàn)和效果。光學(xué)工業(yè)鏡頭用于反射度極高的物體定位檢測，如：金屬、玻璃、膠片、晶片等表面的劃傷檢測，芯片和硅晶片的破損檢測，MARK點定位，玻璃割片機、點膠機、SMT檢測、貼版機等工業(yè)精密對位、定位、零件確認(rèn)、尺寸測量、工業(yè)顯微等CCD視覺對位、測量裝置等領(lǐng)域。為大家分享一下關(guān)于光學(xué)鏡頭的三種分類！按結(jié)構(gòu)分類固定光圈定焦鏡頭簡單：鏡頭只有一個可以手動調(diào)整的對焦調(diào)整環(huán)。貴州光學(xué)定位儀器公司，位姿科技（上海）有限公司；江西光學(xué)定位價錢多少

    醫(yī)用光學(xué)傳感器是傳感器中的重要成員。本文對光電倍增管、光纖和CCD這三種醫(yī)學(xué)常用的新型光學(xué)傳感器以及它們在醫(yī)學(xué)診斷中的應(yīng)用情況加以簡要介紹。從它們的科學(xué)性和實用性可以表明醫(yī)用光學(xué)傳感器廣闊的發(fā)展前景。醫(yī)用傳感器是醫(yī)學(xué)測量儀器的環(huán)節(jié)，是醫(yī)學(xué)儀器與人體直接耦合關(guān)鍵的器件?？梢哉f，它在從定性醫(yī)學(xué)走向定量醫(yī)學(xué)發(fā)展過程中起到了重要的作用。光學(xué)傳感器是從物理傳感器中發(fā)展起來的，而在其與醫(yī)學(xué)相結(jié)合的應(yīng)用方面更有待于進(jìn)一步完善和推廣。光學(xué)傳感器是將光信號轉(zhuǎn)換成電信號的器件，它的突出優(yōu)點是：速度快、靈敏度高、結(jié)構(gòu)簡單以及由于具有很強的抗干擾能力而形成的高可靠性。1.光電倍增管光電倍增管主要用于放射醫(yī)學(xué)的測量儀器。它是根據(jù)光電效應(yīng)原理制成的，屬于外光電效應(yīng)器件，其內(nèi)部有一個易于發(fā)生光電效應(yīng)的陰極、一個陽極和若干個中間電極（通常為7～11個，它們的電勢一個比一個高約100V左右）。γ射線射到熒光體，且使其產(chǎn)生熒光，熒光通過光敏層、反射體等，收集發(fā)射到陰極上并能夠打出一些光電子，其數(shù)量與光強度成正比。這些光電子經(jīng)過中間電極的加速和逐級增加二次電子后，落到陽極上的二次電子比陰極發(fā)射的光電子增加了幾百萬倍。北京光學(xué)定位廠家江蘇光學(xué)定位儀器公司，位姿科技（上海）有限公司；

    現(xiàn)已成為無線定位技術(shù)研究的熱點。目前市面上的虛擬現(xiàn)實仿真定位技術(shù)產(chǎn)品主要是：GPS衛(wèi)星定位、紅外定位、激光定位、低功耗藍(lán)牙定位、WiFi定位、超聲波定位還有ZigBee定位等等。以下就常用的技術(shù)產(chǎn)品簡單的介紹：一、GPS衛(wèi)星定位技術(shù)GPS衛(wèi)星定位技術(shù)是應(yīng)用廣的室外定位技術(shù)。GPS系統(tǒng)的基本原理在于利用由多顆工作衛(wèi)星所組成的太空部分，采用空間距離后方交會的方法，確定待測點的位置。其擁有全球范圍的有效覆蓋面積，系統(tǒng)比較成熟，定位服務(wù)比較完備，而且，可謂是非常理想的室外定位系統(tǒng)。但是其缺點也相當(dāng)明顯：信號受建筑物影響較大，衰弱很大，定位精度相對較低。而且在航線控制區(qū)域，它甚至?xí)耆珱]有信號。所以在VR和精細(xì)的飛行器控制方面的應(yīng)用非常有限。二、紅外光學(xué)定位應(yīng)用這類定位技術(shù)具性的產(chǎn)品有OptiTrack的光學(xué)定位攝像頭（諾亦騰的定位方案）。這類定位方案的基本原理簡單的說就是利用多個紅外發(fā)射攝像頭、對室內(nèi)定位空間進(jìn)行覆蓋，在被追蹤物體上放置紅外反光點（就是我們看到的），通過捕捉這些反光點反射回攝像機的圖像，確定其在空間中的位置信息。這類定位系統(tǒng)有著非常高的定位精度，如果使用幀率很高的攝像頭的話，延遲也會非常微弱。

    也帶來了在人工智能芯片、GPU數(shù)據(jù)庫、人工智能DevOps工具以及能夠在企業(yè)中部署數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)的平臺上的巨大機遇，以及大量資金。2)機器學(xué)習(xí)和人工智能在人工智能研究領(lǐng)域，這無疑是瘋狂的一年，從AlphaZero的威力到新技術(shù)發(fā)布的驚人速度——生成對抗網(wǎng)絡(luò)的新形式，替代型的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，GeoffHinton的新膠囊網(wǎng)絡(luò)。像NIPS這樣的人工智能會議已經(jīng)吸引了8000人，每天都有成千上萬的學(xué)術(shù)論文提交。與此同時，對AGI的追求仍然難以捉摸，這也許是值得謝天謝地的事兒。目前人們對人工智能的興奮和恐懼，大部分源于2012年以來令人印象深刻的深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)，但在人工智能研究領(lǐng)域中，有一種情緒在人們中日益彌漫開來：“接下來怎么辦?”因為有些人質(zhì)疑深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)(反向傳播)，而其他一些人希望能夠超越他們所認(rèn)為的“蠻力”方法(大量數(shù)據(jù)、大量算力)，或許更傾向于采用更多基于神經(jīng)科學(xué)的方法。在人工智能研究領(lǐng)域，許多人非但不擔(dān)心機器人主宰世界，反而擔(dān)心，該領(lǐng)域持續(xù)的過度可能終會讓人失望，并導(dǎo)致另一個人工智能核冬天的到來。然而，在人工智能研究之外，我們正處于一波深度學(xué)習(xí)在現(xiàn)實世界中的部署和應(yīng)用浪潮的開端。

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    如果說人類的歷史進(jìn)步教會了我們什么的話，那就是真正的階段性進(jìn)展都不是來源于單一的技術(shù)突破，而是由同期的各種因素相互促成的。比如1760年，始于英國的工業(yè)**就是由蒸汽動力的出現(xiàn)、鐵礦產(chǎn)量的提升以及代機械工具的開發(fā)和使用等多重因素構(gòu)成的。同樣，20世紀(jì)70年代初的PC**也是微處理、存儲器、軟件編程等技術(shù)端口共同發(fā)展的結(jié)果?，F(xiàn)在，邁入2018年的我們也正處于一場新**的風(fēng)口浪尖。這場**或?qū)⒏淖內(nèi)蛎恳唤M織、每一行業(yè)以及每一項公共服務(wù)。沒錯，這場**就是屬于人工智能的**。我相信，2018年，人工智能將開始成為主流，并無處不在地影響我們的生活，為我們帶來新的、有意義的改變。人工智能:其實已經(jīng)有65年的歷史了人工智能其實并不是一個新概念。事實上，早在1950年，計算機先驅(qū)艾倫·圖靈就提出過一個的問題：“機器也能思考嗎？”但直到6年后的1956年，“人工智能”這個詞才被使用。到，經(jīng)歷了將近70年的努力和探索，人類終于把AI從一個概念發(fā)展到能真正進(jìn)入大家生活的技術(shù)現(xiàn)實。當(dāng)下，有三種創(chuàng)新趨勢正在積極推動人工智能的加速發(fā)展和應(yīng)用：首先是大數(shù)據(jù)。式增長的移動互聯(lián)網(wǎng)、智能設(shè)備以及物聯(lián)網(wǎng)無時無刻不在為世界生成新的數(shù)據(jù)。

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