基于深度学习的机器视觉将会是智能制造的关键

作者:admin    发布时间:2019-05-25    浏览量:

随着深度学习的技术逐渐应用到各行各业,基于深度学习的机器视觉系统将通过已经整合的工具为应用提供新的深度。通过在制造工厂使用深度学习应用程序,在可靠性和稳定性方面取得更好的数据,在经济效率和绩效方面获得了提高。在机器视觉中应用自动学习技术可以更好地了解整个生产过程,预测可能出现的问题。

基于深度学习的机器视觉技术

据可靠资料预计,全球机器视觉市场在2018年的市场约为89亿美元,同比增长18.7%,预计到2025年将超过140亿美元。事实上,欧洲和美洲地区占据了70%以上的市场份额。随着《中国制造2025》的强势推出,中国制造业的发展可谓突飞猛进,作为人工智能产业分支的机器视觉技术,也正在蓬勃发展。

报告还表示,传统的计算机视觉具有易于实施的优点,并且通常用于质量控制、安全检查、预测性维护和工业监控。然而,它们的能力存在很大的局限性,因为它们在很大程度上取决于预编程的规则和标准,这些规则和标准允许有限的功能范围。鉴于此,机器学习的应用允许更大的灵活性,因为通过使用收集的信息进行改进,可以更灵活地更新。

机器视觉技术成为智能制造的关键

在深度学习工具的部署当前,硬件加速和应用的普及推广非常关键。随着开源人工智能框架(如TensorFlow,Caffe2和MXNet)的扩展减少了进入障碍。这类工具可以使用数据中心基础设施和软件包,大大扩大了它们在工厂使用的各种选择,同时也避免了对供应商的依赖。基于机器学习为基础的计算机视觉不仅可以收集摄像机的数据,而且还收集了雷达或Lidar系统等传感器的数据,从而丰富了对整个生产过程的了解,使其更为详细。

虽然传统的视觉仅限于检测产品缺陷和人工可以界定的质量问题,但是在机器视觉中应用深度学习可以获得更大进步,允许检测产品缺陷异常或意外变化,增加了灵活性,可以为制造商获取更多有价值的信息,未来也将会是智能化自动生产的一匹黑马。

 

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