機器視覺深度學習在工業自動化中的優勢？

2023-08-23 11:16:40 精質視覺

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。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網絡進行推理的系統。考慮到工業自動化，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4.0:深度學習是當前工業增長時代的支柱，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據集

　　在深度學習的背景下，數據集是我們用來訓練模型的數據。在你開始使用深度學習應用之前，你需要做很多嚴格的準備，這一切都從你的數據集開始。這是指包含應用程序所需功能的數據示例的集合。這些例子將用于訓練和驗證，它們應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，這些數據的目的都是訓練卷積神經網絡做出與任務意圖和目的一致的推斷，然后使用集合中更多的數據來測試和驗證這些推斷。和數據集一樣，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省大量時間。而在工業缺陷檢測中，通常要考慮許多實際成像過程中的問題，以及實際生產過程中的很多特定狀況，數據集的采集和整理往往起著更為決定性的作用。