AI深度学习是什么？与机器视觉哪里不同？

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。

什么是AI机器视觉？您是否有更深入的理解了呢？如果您想了解更多的机器视觉，欢迎与我们联系。