深度學習如何增強製造業中的機器視覺

　　什麼是深度學習
？

　　深度學習是機器學習的一個子集，機器學習本身就是人工智能的一個分支。因此，深度學習提供了先進的分析工具來處理在“智能”製造中部署傳感器和物聯網所產生的大量數據是有道理的。當它應用於機器視覺軟件時，深度學習允許機器從大量圖像中學習。

　　weilebangzhujiqizhixingtedingrenwu，shenduxuexichengxuliyongduocengruanjianshenjingwangluolaixuexizhixingrenwusuoxudeyaoqiu。renleixunlianshenduxuexichengxulaihuoquxinxidefangshiyuertongxuexidefangshidazhixiangtong。suizheshijiandetuiyi，chengxutongguobiaojichanpinshilizhakanshuqianzhangzhidingweicileidetuxianghou，xuehuiqufen“好”和“壞”模式。

　　深度學習與機器視覺有何不同
？

　　機器視覺軟件可靠地檢查一致、製作精良的組件
，因為它采用基於規則的算法和基於其特征的逐步過濾。由於組件在空間中的位置和方向的縮放、旋轉和扭曲
，它可以容忍組件外觀的一些變化。

　　但(dan)是(shi)圖(tu)像(xiang)質(zhi)量(liang)問(wen)題(ti)和(he)複(fu)雜(za)的(de)表(biao)麵(mian)紋(wen)理(li)給(gei)檢(jian)測(ce)過(guo)程(cheng)帶(dai)來(lai)了(le)嚴(yan)峻(jun)的(de)挑(tiao)戰(zhan)，機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)係(xi)統(tong)通(tong)常(chang)難(nan)以(yi)區(qu)分(fen)彼(bi)此(ci)非(fei)常(chang)相(xiang)似(si)的(de)零(ling)件(jian)之(zhi)間(jian)的(de)可(ke)變(bian)性(xing)和(he)偏(pian)差(cha)。雖(sui)然(ran)“功能性”偏差通常會被機器視覺係統捕獲並拒絕，但外觀偏差可能不會，因為這些係統可能無法區分它們。

　　由於照明
、顏色變化
、曲率和視野等變量難以區分
，機器視覺係統在總裝檢測中也受到嚴重限製。對於這種檢查，深度學習要有效得多。

　　與yu機ji器qi視shi覺jiao相xiang比bi，深shen度du學xue習xi程cheng序xu最zui適shi合he沒mei有you預yu定ding義yi形xing狀zhuang的de檢jian測ce應ying用yong。發fa現xian諸zhu如ru劃hua痕hen之zhi類lei的de外wai觀guan缺que陷xian或huo定ding位wei具ju有you預yu定ding義yi形xing狀zhuang的de對dui象xiang是shi深shen度du學xue習xi程cheng序xu執zhi行xing得de非fei常chang好hao的de任ren務wu。這zhe些xie程cheng序xu還hai可ke以yi通tong過guo確que認ren所suo有you組zu件jian正zheng確que且qie就jiu位wei來lai簡jian化hua包bao裝zhuang和he驗yan證zheng。深shen度du學xue習xi的de缺que點dian是shi
，由you於yu收shou集ji和he學xue習xi了le所suo有you數shu據ju
，處chu理li有you關guan對dui象xiang的de信xin息xi有you時shi會hui相xiang當dang慢man，因yin此ci機ji器qi視shi覺jiao的de更geng高gao處chu理li速su度du為wei其qi帶dai來lai了le明ming顯xian的de優you勢shi。

　　深度學習對機器視覺的未來有何影響？

　　深shen度du學xue習xi程cheng序xu在zai檢jian查zha不bu規gui則ze或huo異yi常chang物wu體ti方fang麵mian表biao現xian出chu色se

，並bing且qie具ju有you在zai總zong裝zhuang檢jian查zha中zhong對dui變bian量liang進jin行xing分fen類lei的de粒li度du。這zhe些xie功gong能neng擴kuo展zhan了le機ji器qi視shi覺jiao係xi統tong的de功gong能neng範fan圍wei，使shi這zhe兩liang種zhong技ji術shu互hu補bu。盡jin管guan這zhe些xie係xi統tong需xu要yao“人在循環中”來訓練和標記產品，但機器視覺和深度學習在一致性
、可(ke)靠(kao)性(xing)和(he)速(su)度(du)方(fang)麵(mian)遠(yuan)遠(yuan)超(chao)過(guo)了(le)人(ren)工(gong)檢(jian)查(zha)的(de)能(neng)力(li)。深(shen)度(du)學(xue)習(xi)具(ju)有(you)擴(kuo)展(zhan)的(de)潛(qian)力(li)，並(bing)且(qie)由(you)於(yu)這(zhe)種(zhong)潛(qian)力(li)才(cai)剛(gang)剛(gang)開(kai)始(shi)實(shi)現(xian)，它(ta)有(you)望(wang)擴(kuo)大(da)製(zhi)造(zao)業(ye)的(de)能(neng)力(li)範(fan)圍(wei)。