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深度学习如何补充机器视觉？
来源：本站时间：2019-12-31 05:37:38
标题：深度学习如何补充机器视觉
机器视觉系统依赖于具有特定光学元件的工业相机内部放置的数字传感器。它获取图像。这些图像被馈送到PC。专门的软件处理，分析，测量各种特性以进行决策。机器视觉系统的性能稳定且零件制造良好。它们通过逐步过滤和基于规则的算法进行操作。
在生产线上，基于规则的机器视觉系统可以每分钟高精度地检查数百甚至数千个零件。它比人工检查更具成本效益。视觉数据的输出基于解决检查问题的基于规则的程序化方法。
在工厂车间，传统的基于规则的机器视觉非常适合：引导（位置，方向…），标识（条形码，数据矩阵代码，标记，字符…），测量（距离与指定值的比较……），检查（缺陷和其他问题，例如缺少安全密封件，损坏的零件……）。
基于规则的机器视觉非常适合使用一组已知的变量：是否存在零件？这个物体与那个物体到底有多远？该机器人需要在哪里拿起这部分？这些作业很容易在受控环境中部署在装配线上。但是，如果事情没有那么明确会发生什么呢？
这是深度学习进入游戏的地方：•解决难以使用基于规则的算法进行编程的视觉应用程序。•处理容易混淆的背景和零件外观变化。•维护应用程序并在工厂车间使用新的图像数据进行重新培训。•适应新示例，而无需重新编程核心网络。
一个典型的工业示例：在电子设备屏幕上寻找划痕。这些缺陷的大小，范围，位置或背景不同的屏幕都将有所不同。考虑到这样的变化，深度学习将分辨出良品与不良品之间的区别。另外，在新目标（如不同类型的屏幕）上训练网络就像拍摄新的参考图片一样容易。
以上是思普泰克智能制造今天分享的机器视觉与深度学习的知识，阅读完这篇文章相信大家对深度学习与机器视觉都有新的了解，如果你对机器视觉很感兴趣或了解更多的机器视觉知识，可登陆我们的官网：www.sipoah.com查阅，我们会不断的更新机器视觉相关的知识。
机器视觉系统依赖于具有特定光学元件的工业相机内部放置的数字传感器。它获取图像。这些图像被馈送到PC。专门的软件处理，分析，测量各种特性以进行决策。机器视觉系统的性能稳定且零件制造良好。它们通过逐步过滤和基于规则的算法进行操作。
在生产线上，基于规则的机器视觉系统可以每分钟高精度地检查数百甚至数千个零件。它比人工检查更具成本效益。视觉数据的输出基于解决检查问题的基于规则的程序化方法。
在工厂车间，传统的基于规则的机器视觉非常适合：引导（位置，方向…），标识（条形码，数据矩阵代码，标记，字符…），测量（距离与指定值的比较……），检查（缺陷和其他问题，例如缺少安全密封件，损坏的零件……）。
基于规则的机器视觉非常适合使用一组已知的变量：是否存在零件？这个物体与那个物体到底有多远？该机器人需要在哪里拿起这部分？这些作业很容易在受控环境中部署在装配线上。但是，如果事情没有那么明确会发生什么呢？
这是深度学习进入游戏的地方：•解决难以使用基于规则的算法进行编程的视觉应用程序。•处理容易混淆的背景和零件外观变化。•维护应用程序并在工厂车间使用新的图像数据进行重新培训。•适应新示例，而无需重新编程核心网络。
一个典型的工业示例：在电子设备屏幕上寻找划痕。这些缺陷的大小，范围，位置或背景不同的屏幕都将有所不同。考虑到这样的变化，深度学习将分辨出良品与不良品之间的区别。另外，在新目标（如不同类型的屏幕）上训练网络就像拍摄新的参考图片一样容易。
以上是思普泰克智能制造今天分享的机器视觉与深度学习的知识，阅读完这篇文章相信大家对深度学习与机器视觉都有新的了解，如果你对机器视觉很感兴趣或了解更多的机器视觉知识，可登陆我们的官网：www.sipoah.com查阅，我们会不断的更新机器视觉相关的知识。