AI深度学习是什么?与机器视觉哪里不同?
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AI深度学习是什么?与机器视觉哪里不同?

施努卡机器视觉 2020-11-24 9117


近年来科技发展迅速,继工厂自动化之后,制造业开始重视AI产业带来的效益,但究竟什麽是AI机器视觉?与传统的机器视觉哪裡不同?目前业界使用的功能及应用有哪些?导入后的训练及操作程序会不会很复杂?


一、什么是AI深度学习系统?

深度学习神经网络的力量已经开始进入市场,渐渐成为一种基础技术,且正在转向制造业领域,教导机器做人类的事情,简单的说,就是将人工智能与机器视觉做结合。AI视觉深度学习技术模仿人类的智慧,透过模仿人脑中神经元网络,辨识复杂的图像、区分趋势,找到变形的工件及难以读取的字元,同时容许复杂图案的自然变化,结合了人类视觉检查的特异性和灵活性。

AI 深度学习的图像分析软体工具库,适合在和机器视觉工具相同的环境中,用于复杂且像人眼的检测应用,因为传统视觉方法难以鉴别外表相似工件之间的变化与误差,而深度学习补足了传统机器视觉的不足之处。

且深度神经网络可以不断改进其性能,容易辨识新的工件且无须重新编程核心算法,同时又具备电脑系统的可靠性、一致性和速度,能够重复解决困难的视觉应用程序,尤其复杂图案自然变化的同时存在缺陷,依然能够精确地分辨。

二、机器视觉的应用?

在生产线上,机器视觉系统可以快速的、一致的、稳定的、反覆的检查数千个零件,远远超过了人眼的检查能力。几十年来,机器视觉一直在教授系统执行检测、缺陷、污染物、瑕疵等不良品,结合合适的相机、光源等配件,更能帮助产线轻松检查人眼无法看到的细节,并提供高精度、低误差的稳定性。

工厂自动化方面,遇到制造检查过于困难或费时的复杂应用,可用AI视觉深度学习系统解决,除了可找出难以预知的缺陷,还能容许一般组件与光源变化。

在和人工目检或传统机器视觉相比,AI视觉在执行基于判别的工件定位、检测、分类及字元识别上,又更胜一筹。国内许多领先的制造商逐渐转向AI视觉深度学习解决方案来解决他们的问题,处理制造上最复杂的挑战。

三、AI 机器视觉如何训练及操作?

不需要繁锁的软体开发,内建的演算法可以透过一组样本进行训练,并创建其参考模型,训练的步骤简单,只需执行以下三步骤:

1. 收集“合格样本”的图像,载入系统。

2. 透过系统让这些合格样本进行训练,以学习并创建参考模型。

3. 持续进行测试及微调,并开始检测异常。

可以快速识别和分析缺陷区域,同时理解样本外观的自然变异,最重要的是,训练过程中不需要大量的不良品样本。


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