深度學習賦能傳統(tǒng)機器視覺
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機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。根據(jù)美國制造工程師協(xié)會(SME)機器視覺分會和美國機器人工業(yè)協(xié)會(RIA)自動化視覺分會關于機器視覺的定義：機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器，自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。
通俗地說，機器視覺就是用機器代替人眼。機器視覺模擬眼睛進行圖像采集，經(jīng)過圖像識別和處理提取信息，最終通過執(zhí)行裝置完成操作。 深度學習賦能機器視覺 傳統(tǒng)的機器視覺技術需要將數(shù)據(jù)表示為一組特征，或輸入到預測模型，從而得出預測結(jié)果，這是完成制定動作，較難適應未來柔性化的生產(chǎn)需求，尤其是在缺陷類型復雜化、細微化、背景噪聲復雜等場景越來越難適用。 搭載AI 深度學習功能后，機器視覺將原始的數(shù)據(jù)特征通過多步的特征轉(zhuǎn)換得到一種更高層次、更抽象的特征表示，并進一步輸入到預測函數(shù)得到最終結(jié)果。 基于深度學習的機器視覺在理想狀態(tài)下可以結(jié)合機器視覺的效率與人類視覺的靈活性，從而完成日趨復雜環(huán)境下的檢測，尤其是涉及偏差或極端環(huán)境，滿足更多下游對瑕疵精度、通用性的嚴苛要求。
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