人工智能将成为机器视觉技术的催化剂

作者:Tigervs    发布时间:2019-07-16    浏览量:

从我们口袋里的手机到自动驾驶汽车的现实,消费经济已经开始利用深度学习神经网络的力量。该技术现在正在转向用于质量检验和其他基于判断的用途的先进制造实践。基于深度学习的图像分析将人类视觉检查的特异性和灵活性与计算机化系统的可靠性,一致性和速度相结合。基于深度学习的软件现在可以比人类或传统的机器视觉自动化更有效地执行基于判断的零件定位,检查,分类和字符识别挑战。领先的制造商越来越多地转向深度学习解决方案和人工智能,以解决他们最复杂的自动化挑战。

AI人工智能深度学习

传统的机器视觉系统通过一致的,制造精良的零件可靠地运行。它们通过逐步过滤和基于规则的算法运行,这些算法比人工检查更具成本效益。但随着异常和缺陷库的增长,算法变得笨拙。某些传统的机器视觉检查,例如最终装配验证,由于多个变量很难被机器隔离,例如照明,颜色,曲率和视野的变化,因此很难编程。虽然机器视觉系统由于尺度,旋转和姿态失真而容忍零件外观的某些变化,但复杂的表面纹理和图像质量问题引入了严重的检查挑战。机器视觉系统难以理解视觉上相似的部件之间的可变性和偏差。固有的差异或异常可能会或可能不会导致拒绝,具体取决于用户如何理解和分类。影响零件效用的“功能”异常几乎总是导致拒绝,而化妆品异常可能不会,这取决于制造商的需求和偏好。最有问题的是,这些缺陷难以与传统的机器视觉系统区分开来。取决于制造商的需求和偏好。最有问题的是,这些缺陷难以与传统的机器视觉系统区分开来。取决于制造商的需求和偏好。最有问题的是,这些缺陷难以与传统的机器视觉系统区分开来。

机器视觉技术

深度学习模型可以通过将人工检查员的自学与计算机化系统的速度和一致性结合起来,帮助机器克服其固有的局限性。基于深度学习的图像分析尤其适用于本质上复杂的化妆品表面检查:模式以微妙但可容忍的方式变化,并且位置变体可以排除基于空间频率的方法的使用。深度学习擅长解决复杂的表面和外观缺陷,例如转动,刷涂或发亮的部件上的划痕和凹痕。是否用于定位,读取,检查或分类感兴趣的特征,

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