機器學習與機器視覺係統整合成為工業4.0關鍵

        整合了機器學習算法與機器視覺係統可(ke)應(ying)用(yong)在(zai)眾(zhong)多(duo)加(jia)工(gong)製(zhi)造(zao)業(ye)領(ling)域(yu)，機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)通(tong)過(guo)傳(chuan)感(gan)係(xi)統(tong)采(cai)集(ji)數(shu)據(ju)信(xin)息(xi)
，機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)算(suan)法(fa)可(ke)藉(ji)數(shu)據(ju)信(xin)息(xi)提(ti)升(sheng)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)功(gong)能(neng)，建(jian)立(li)全(quan)封(feng)閉(bi)式(shi)的(de)循(xun)環(huan)係(xi)統(tong)，普(pu)遍(bian)應(ying)用(yong)在(zai)各(ge)行(xing)業(ye)，可(ke)推(tui)動(dong)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)係(xi)統(tong)更(geng)普(pu)遍(bian)的(de)應(ying)用(yong)。

　　機器視覺係統能在生產過程中進行物件偵測、掃描

、尺寸丈量或檢測等

，已成為智能工廠在製造或品管方麵的關鍵科技之一，並快速成為工業4.0浪潮中智能工廠架構的基石。

　　機器視覺係統具有不同級別準確度與穩定度
，光源、鏡頭分辨率、視shi覺jiao算suan法fa與yu工gong件jian夾jia持chi方fang位wei都dou會hui影ying響xiang準zhun確que度du與yu穩wen定ding度du，然ran而er造zao成cheng潛qian在zai限xian製zhi的de是shi為wei特te定ding視shi覺jiao導dao引yin或huo檢jian測ce程cheng序xu所suo開kai發fa的de程cheng序xu編bian寫xie


，目mu前qian機ji器qi視shi覺jiao係xi統tong尚shang未wei訓xun練lian出chu識shi別bie工gong件jian出chu現xian不bu預yu期qi變bian量liang的de功gong能neng。

　　機器學習算法已被用以提升機器視覺係統的功能，將二者整合的係統已被確認可藉大數據的應用增強自動化技術與檢測全過程;更(geng)專(zhuan)業(ye)的(de)深(shen)入(ru)分(fen)析(xi)通(tong)過(guo)雲(yun)服(fu)務(wu)與(yu)邊(bian)緣(yuan)終(zhong)端(duan)的(de)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)算(suan)法(fa)
，可(ke)深(shen)入(ru)分(fen)析(xi)巨(ju)大(da)的(de)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)數(shu)據(ju)信(xin)息(xi)，以(yi)辨(bian)別(bie)產(chan)品(pin)優(you)良(liang)與(yu)缺(que)陷(xian)的(de)模(mo)式(shi)，並(bing)可(ke)自(zi)動(dong)升(sheng)級(ji)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)係(xi)統(tong)的(de)識(shi)別(bie)優(you)化(hua)算(suan)法(fa)
，不(bu)必(bi)人(ren)為(wei)幹(gan)涉(she)。

　　這種全封閉式循環係統在眾多行業，如食品加工/飲料行業
、汽車製造及電子器件加工製造業等，都可用於識別肉眼所看不見的缺陷，並有助於即時改善生產過程。

　　有(you)關(guan)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)在(zai)您(nin)的(de)業(ye)務(wu)中(zhong)的(de)任(ren)何(he)流(liu)程(cheng)或(huo)使(shi)用(yong)的(de)更(geng)多(duo)信(xin)息(xi)，您(nin)可(ke)以(yi)谘(zi)詢(xun)我(wo)們(men)的(de)康(kang)耐(nai)德(de)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)專(zhuan)家(jia)。我(wo)們(men)總(zong)是(shi)很(hen)樂(le)意(yi)回(hui)答(da)您(nin)的(de)問(wen)題(ti)並(bing)指(zhi)導(dao)您(nin)找(zhao)到(dao)適(shi)合(he)您(nin)業(ye)務(wu)的(de)產(chan)品(pin)。