深度学习如何实现机器视觉解决方案

深度学习为机器视觉设计师提供了强大的新工具，用于进行高级检查，并且由于技术的进步，让应用变得越来越容易。

深度学习为无法轻松量化或数学定义缺陷或检查标准的应用提供了机器视觉解决方案。它为机器视觉设计人员提供了一种功能强大的新工具，可用于高级检查，组装和质量保证应用程序，因为该软件实质上可帮助设计人员开发出最佳算法。但是直到现在，创建深度学习软件仍需要传统的编程技能，所最好结合统计学和传统机器视觉系统设计的扎实基础。

如今，得益于深度学习（启用了智能相机，网关和特定于应用的编码），大众的深度学习可能只需点击几下即可。

智能相机更深入

深度学习过程分为两个部分：训练和推理。训练涉及通过向神经网络提供“好”产品和“坏”产品的图像来优化神经网络。人工操作人员将图像标记为好坏，然后深度学习软件执行统计分析以创建加权表。培训过程的计算量非常大，促使许多设计人员将高端工作站用于培训步骤或利用云资源。深度学习软件产生的统计矩阵是深度学习第二步的核心：推理。推理涉及使用深度学习算法来解决实际问题。深度学习软件的这一部分可以在从高端PC到智能相机的各种计算机平台上运行。现在，用户可以使用其他解决方案，而不是使用TensorFlow，Caffe或其他复杂的深度学习数据可视化程序来训练深度学习算法。例如，施努卡最新的智能相机使深度学习编程像创建电子表格一样简单。

但是，并非每个希望利用深度学习的机器视觉客户都愿意用新平台替换现有的机器视觉硬件。为了将深度学习带入现有设备，同时简化对深度学习成功至关重要的图像获取和标记，机器视觉网络专家像照相机和处理器或其他计算引擎之间的抓帧器一样。可以为多个“dumb”相机提供深度学习机器视觉功能。“客户可能拥有最好的深度学习算法，但是他们如何将其部署到工厂现场？我们的解决方案使他们能够保留已安装的机器视觉硬件基础，而不必强迫客户选择任何特定制造商的深度学习解决方案路径。”

从未停止学习

尽管大多数深度学习系统在训练步骤和推理步骤之间都有一个硬性的停靠点，所以即使没有经过人工标记或评分的图像也不会影响算法的有效性，但是如果它们永不停止学习，则可能会改善某些解决方案。不断学习客户包装如何随时间变化，诸如代码读取和OCR之类的可追溯性应用程序可能会受益匪浅。该系统可以学习用于OCR的新字体-甚至可以手写。“随着5G技术的推出，我们可以想象到动量转移回网络而不是微处理器。我怀疑功能更强大的计算机系统和更快的网络之间的来回交互将继续指导，我们如何在机器视觉应用程序中部署和使用深度学习。