深度學(xué)習賦能傳統機器視覺(jué)
加入技術(shù)交流群
機器視覺(jué)是人工智能正在快速發(fā)展的一個(gè)分支。根據美國制造工程師協(xié)會(huì )(SME)機器視覺(jué)分會(huì )和美國機器人工業(yè)協(xié)會(huì )(RIA)自動(dòng)化視覺(jué)分會(huì )關(guān)于機器視覺(jué)的定義：機器視覺(jué)是通過(guò)光學(xué)的裝置和非接觸的傳感器，自動(dòng)地接收和處理一個(gè)真實(shí)物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動(dòng)的裝置。
本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/202310/452216.htm通俗地說(shuō)，機器視覺(jué)就是用機器代替人眼。機器視覺(jué)模擬眼睛進(jìn)行圖像采集，經(jīng)過(guò)圖像識別和處理提取信息，最終通過(guò)執行裝置完成操作。 深度學(xué)習賦能機器視覺(jué) 傳統的機器視覺(jué)技術(shù)需要將數據表示為一組特征，或輸入到預測模型，從而得出預測結果，這是完成制定動(dòng)作，較難適應未來(lái)柔性化的生產(chǎn)需求，尤其是在缺陷類(lèi)型復雜化、細微化、背景噪聲復雜等場(chǎng)景越來(lái)越難適用。 搭載AI 深度學(xué)習功能后，機器視覺(jué)將原始的數據特征通過(guò)多步的特征轉換得到一種更高層次、更抽象的特征表示，并進(jìn)一步輸入到預測函數得到最終結果。 基于深度學(xué)習的機器視覺(jué)在理想狀態(tài)下可以結合機器視覺(jué)的效率與人類(lèi)視覺(jué)的靈活性，從而完成日趨復雜環(huán)境下的檢測，尤其是涉及偏差或極端環(huán)境，滿(mǎn)足更多下游對瑕疵精度、通用性的嚴苛要求。
評論