机器视觉,成就了智能制造质的飞跃

作者:Tigervs    发布时间:2019-08-14    浏览量:

简单通俗来说,机器视觉是帮助机器看到的技术。先进的技术为静止和移动物体提供可视化分析。这种技术在朝向智能自动化的制造业中具有巨大的用途。当然,这意味着机器人行业正在充分利用机器视觉软件。

机器视觉系统

终端用户对优质产品的需求不断增长,促进了机器视觉软件在各行各业质量控制部门中的关键作用。摄像机安装在生产线上,目视检查所生产的任何不合格产品的出现。该软件还可以指导机器人(专门用于制造产品),无需人工干预。虽然对于复杂的产品细节,但需要专家的愿景。卓越的人工智能的出现将机器视觉软件推向了所有行业应用的认知软件。但这怎么可能呢?

浅谈深度学习

机器视觉之深度学习

深度学习一词在今天早已不再陌生,在计算机视觉的应用也越来越多,而在机器视觉上更是凤毛麟角。让我们快速回顾一下究竟什么是深度学习? - 谷歌,苹果,Facebook,甚至丰田等科技巨头都投资了深度学习技术。但仍然很难找到究竟什么是深度学习的解释,特别是在每个人都能理解的简单语言中。深度学习是与神经网络有关的机器学习的一个分支。神经网络的灵感来自我们的大脑。网络是节点(神经元)的互连网络。这些网络接收一组输入,执行积极复杂的计算,并最终利用输出来解决问题。

现在,机器视觉软件在启用深度学习算法时可以提高视觉识别率,因此可用于故障检查,产品定位以及产品的自动化处理。

这与传统的机器视觉有什么不同

具备深度学习的机器视觉与传统机器视觉的区别

在传统的机器视觉技术中,开发人员需要在软件中手动定义和验证机器的各个功能。然而,由于深度学习算法的认知特性,机器可以自动查找和提取模式,以区分正在生成的精细细节和更大的组件。

机器视觉软件通常使用有监督的深度学习算法来训练机器。向机器提供训练数据集(带有标签)的样本以学习,识别和区分对象。系统分析该数据并创建与所识别的对象相对应的训练模型。一旦将一组新的测试数据(没有标签)插入系统,深度学习算法就能够为未标记的数据分配类/标签。由于这种类的分配,现在可以自动识别项目。机器视觉软件继续学习和重新学习。深度学习过程能够独立学习新事物,无需人工分类。

在OCR - 光学字符识别中可以找到机器视觉技术深度学习的主要应用。OCR用于精确识别字母和数字组合。通过深度学习,可以根据定义的类精确识别每个角色的典型特征。识别缺陷是一件非常耗时的事情。特别是在电子设备上有微小划痕的情况下。专家必须手动为机器提供数千张图像以捕捉这些微小的划痕缺陷 - 这只需要很长时间。但深度学习技术可以独立地学习缺陷的某些特征,并将它们定义为相应的“问题类”。这可用于识别肉眼不可见的小涂料缺陷。

根据BBC的研究,据估计,到2023年,全球机器视觉软件市场估计将达到248亿美元的惊人价值。

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