傳統機器視覺與深度學習差異化對比

2023-01-05 16:37:48 精質視覺

　　深度學習視覺系統，通過大量圖像訓練可進行系統的自我升級，在處理產品新的缺陷類型時，通過系統自動提取缺陷特征后再進行檢測。而傳統的視覺系統，依賴于成熟且透明的編程，在處理一致且批量化的產品時能夠可靠地運行。兩者之間存在明顯的差異性。

　　應用領域差別

　　傳統機器視覺檢測的技術應用主要體現在圖像識別與檢測、視覺定位、尺寸測量和物體分類。而深度學習視覺系統在傳統機器視覺檢測的基礎上，還在圖像處理中的深度學習應用、利用深度學習技術推理新缺陷類型、深度學習軟件實現強大檢測系統等方面有著極強的能力。與傳統機器視覺系統方法相比，深度學習神經網絡適應性更好，通用性更廣。

　　使用步驟差異

　　深度學習視覺系統通過將采集和標注后的大量圖片放進網絡訓練，查看訓練結果，進行參數和網格結構的調節后，再次進行訓練，重復操作后，得到最好的結果。而機器視覺系統人工分析圖片特征，通過圖像算法提取特征，最后根據特征的特定數值來區分物品。

　　深度學習在標注和訓練的過程中，需要大量的圖像信息進行分析，之后神經網絡會自動提取和篩選特征，規劃分割閾值。而機器視覺系統，在分析時不需要大量圖片，只需要幾種類型的典型圖片和類別之間的臨界圖片，就可以進行檢測。

　　適用性差異

　　基于深度學習的方法能讓機器視覺應用更具適應性。深度學習視覺系統，可以在訓練的過程中，獨立地學習相關屬性并進行系統的自我升級，而傳統機器視覺系統需要人工選取和提取特征信息，才能將其訓練為可以檢測完整的物體的系統。