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机器视觉过程的自动化

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机器视觉过程的自动化

发布日期:2019-08-22 作者: 点击:

那么深度学习技术在嵌入式和机器视觉环境中的优势是什么?
繁琐的手动特征提取不再是必需的。深度学习算法能够自动地从训练数据中学习特定的区别特征,例如纹理,颜色以及灰度等级,并根据相关性对它们进行加权。通常,这项任务必须由经过培训的机器视觉专家手动执行,这使得它非常耗时且成本高昂。
对象特征通常非常复杂,人类几乎不可能解释。另一方面,从训练数据中自动学习区分标准节省了大量的努力,时间和金钱。深度学习的另一个好处是,也可以区分更抽象的对象,而传统的手动方法只能对可以清楚描述的对象进行分类。这包括具有更复杂,精致结构或出现在极其嘈杂背景下的物体。在大多数情况下,人类将无法辨别这些对象中任何明确的,有区别的特征。
由于训练需要极高的计算能力,因此复杂的神经网络在具有高端图形处理器的相应功能强大的PC上进行训练。但是,经过全面培训的网络也可用于大量嵌入式设备,这意味着紧凑,强大的嵌入式视觉解决方案也可以从最高的识别率中受益。
结论
基于AI的技术(如深度学习和CNN)变得越来越重要,特别是在高度自动化的工业4.0环境中。这就是为什么它们目前是最先进的机器视觉解决方案的重要组成部分。如果算法还对相关的嵌入式平台如ARM运行®流程架构,鲁棒机器视觉软件的AI功能的整个范围内可以在紧凑的设备上使用。

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