深度學習如何補充機器視覺？
作者 : 思普泰克智能制造發布時間 : 2019-12-31 瀏覽 : 142 次
深度學習如何補充機器視覺，機器視覺系統依賴于具有特定光學元件的工業相機內部放置的數字傳感器。它獲取圖像。這些圖像被饋送到PC。專門的軟件處理，分析，測量各種特性以進行決策。
標題：深度學習如何補充機器視覺
機器視覺系統依賴于具有特定光學元件的工業相機內部放置的數字傳感器。它獲取圖像。這些圖像被饋送到PC。專門的軟件處理，分析，測量各種特性以進行決策。機器視覺系統的性能穩定且零件制造良好。它們通過逐步過濾和基于規則的算法進行操作。
在生產線上，基于規則的機器視覺系統可以每分鐘高精度地檢查數百甚至數千個零件。它比人工檢查更具成本效益。視覺數據的輸出基于解決檢查問題的基于規則的程序化方法。
在工廠車間，傳統的基于規則的機器視覺非常適合：引導（位置，方向…），標識（條形碼，數據矩陣代碼，標記，字符…），測量（距離與指定值的比較……），檢查（缺陷和其他問題，例如缺少安全密封件，損壞的零件……）。
基于規則的機器視覺非常適合使用一組已知的變量：是否存在零件？這個物體與那個物體到底有多遠？該機器人需要在哪里拿起這部分？這些作業很容易在受控環境中部署在裝配線上。但是，如果事情沒有那么明確會發生什么呢？
這是深度學習進入游戲的地方：•解決難以使用基于規則的算法進行編程的視覺應用程序。•處理容易混淆的背景和零件外觀變化。•維護應用程序并在工廠車間使用新的圖像數據進行重新培訓。•適應新示例，而無需重新編程核心網絡。
一個典型的工業示例：在電子設備屏幕上尋找劃痕。這些缺陷的大小，范圍，位置或背景不同的屏幕都將有所不同。考慮到這樣的變化，深度學習將分辨出良品與不良品之間的區別。另外，在新目標（如不同類型的屏幕）上訓練網絡就像拍攝新的參考圖片一樣容易。
以上是思普泰克智能制造今天分享的機器視覺與深度學習的知識，閱讀完這篇文章相信大家對深度學習與機器視覺都有新的了解，如果你對機器視覺很感興趣或了解更多的機器視覺知識，可登陸我們的官網：www.zqzzbo.com查閱，我們會不斷的更新機器視覺相關的知識。
機器視覺系統依賴于具有特定光學元件的工業相機內部放置的數字傳感器。它獲取圖像。這些圖像被饋送到PC。專門的軟件處理，分析，測量各種特性以進行決策。機器視覺系統的性能穩定且零件制造良好。它們通過逐步過濾和基于規則的算法進行操作。
在生產線上，基于規則的機器視覺系統可以每分鐘高精度地檢查數百甚至數千個零件。它比人工檢查更具成本效益。視覺數據的輸出基于解決檢查問題的基于規則的程序化方法。
在工廠車間，傳統的基于規則的機器視覺非常適合：引導（位置，方向…），標識（條形碼，數據矩陣代碼，標記，字符…），測量（距離與指定值的比較……），檢查（缺陷和其他問題，例如缺少安全密封件，損壞的零件……）。
基于規則的機器視覺非常適合使用一組已知的變量：是否存在零件？這個物體與那個物體到底有多遠？該機器人需要在哪里拿起這部分？這些作業很容易在受控環境中部署在裝配線上。但是，如果事情沒有那么明確會發生什么呢？
這是深度學習進入游戲的地方：•解決難以使用基于規則的算法進行編程的視覺應用程序。•處理容易混淆的背景和零件外觀變化。•維護應用程序并在工廠車間使用新的圖像數據進行重新培訓。•適應新示例，而無需重新編程核心網絡。
一個典型的工業示例：在電子設備屏幕上尋找劃痕。這些缺陷的大小，范圍，位置或背景不同的屏幕都將有所不同。考慮到這樣的變化，深度學習將分辨出良品與不良品之間的區別。另外，在新目標（如不同類型的屏幕）上訓練網絡就像拍攝新的參考圖片一樣容易。
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