機器視覺深度學習在工業(yè)自動化中的優(yōu)勢？

2023-08-23 11:16:40 精質(zhì)視覺

深度學習VS機器學習

　　作為人工智能的下一步，機器學習被定義為可以在比標準計算機更少的人類交互下運行和處理的系統(tǒng)。那么，深度學習是機器學習的一種范式，是指利用模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行推理的系統(tǒng)?？紤]到工業(yè)自動化，機器學習減少對人工干預的需求，而深度學習走得更遠，專注完全消除人工干預。

　　工業(yè)4.0:深度學習是當前工業(yè)增長時代的支柱，允許小型成像自動化。機器學習和深度學習之間的主要權(quán)衡是，機器學習將需要更少的計算能力，而深度學習將需要更多的計算能力。

機器視覺的深度學習數(shù)據(jù)集

　　在深度學習的背景下，數(shù)據(jù)集是我們用來訓練模型的數(shù)據(jù)。在你開始使用深度學習應(yīng)用之前，你需要做很多嚴格的準備，這一切都從你的數(shù)據(jù)集開始。這是指包含應(yīng)用程序所需功能的數(shù)據(jù)示例的集合。這些例子將用于訓練和驗證，它們應(yīng)該包含盡可能多樣的特征表示(好的和壞的)。在任何深度學習機器視覺項目中，這些數(shù)據(jù)的目的都是訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做出與任務(wù)意圖和目的一致的推斷，然后使用集合中更多的數(shù)據(jù)來測試和驗證這些推斷。和數(shù)據(jù)集一樣，你成像的特征越復雜，就越容易利用深度學習。

　　例如，水果分類效果很好——瑕疵很容易識別，因此自動化通過或拒絕過程可以節(jié)省大量時間。而在工業(yè)缺陷檢測中，通常要考慮許多實際成像過程中的問題，以及實際生產(chǎn)過程中的很多特定狀況，數(shù)據(jù)集的采集和整理往往起著更為決定性的作用。