深度学习如何改变机器视觉

随着相机质量的提高和成本的降低，制造商一直在寻找更多创新的方式来使用机器视觉技术。由于有了深度学习，相机现在变得越来越智能，使得机器视觉在许多行业中都变得更加有用。

什么是深度学习？

深度学习采用神经网络来处理海量数据集。然后，它使用复杂的算法来帮助自动化系统执行任务。深度学习的AI无需人工监督即可学习，从而大大提高了效率。

深度学习的一个优势是扩展能力。随着神经网络变得越来越大并接受更多的数据训练，它们的性能将会提高。这使得深度学习对于诸如对象识别，语音识别和翻译之类的任务异常有用。这种形式的人工智能（AI）可以促进从图像处理到定制广告的一切。

深度学习如何在机器视觉中使用

深度学习解决了图像分类，图像重建，对象检测等问题。使用图像处理之类的任务，将数千张图像上载到数据集。对于诸如检测癌性肿瘤的应用，该系统可以快速将图像与其患病和健康组织的数据集进行比较，并快速提供诊断。

深度学习还可以使制造商执行更好的质量控制。配备了“好”和“坏”零件的数据集，深度学习机器视觉系统可以高精度地剔除有缺陷的零件。数据甚至可以用于动态调整制造过程，以消除后续零件的缺陷。

甚至食品加工商也使用深度学习。在一家大型面包店，机器视觉系统使用深度学习来确定哪些烘焙食品恰好是正确的颜色，尺寸和形状。包含燃烧，未煮熟和完美产品图像的数据集可确保每次烘焙食品的一致性。

深度学习如何改变机器视觉

新的处理单元正在将深度学习的优势扩展到机器视觉。一种称为“边缘推理”的新计算技术使相机能够完成大部分工作，而不是仅将图像发送回中央服务器进行处理。预先训练的神经网络可让相机本身进行复杂的分析。

深度学习为机器视觉系统提供了许多优势。无需始终咨询服务器，配备了深度学习功能的机器视觉系统可减少延迟，降低带宽需求，提高可靠性并提高安全性和隐私性。

深度学习还使机器视觉系统更紧凑，更易于运输。单个芯片可以处理以前需要专用服务器的任务。手持设备或安装在无人机上的设备为机器视觉系统提供了前所未有的灵活性和移动性。