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深度學習如何補充機器視覺？

作者 : 思普泰克智能制造發(fā)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(tǒng)依賴于具有特定光學元件的工業(yè)相機內(nèi)部放置的數(shù)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(tǒng)依賴于具有特定光學元件的工業(yè)相機內(nèi)部放置的數(shù)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(tǒng)的性能穩(wěn)定且零件制造良好。它們通過逐步過濾和基于規(guī)則的算法進行操作。
 
在生產(chǎn)線上，基于規(guī)則的機器視覺系統(tǒng)可以每分鐘高精度地檢查數(shù)百甚至數(shù)千個零件。它比人工檢查更具成本效益。視覺數(shù)據(jù)的輸出基于解決檢查問題的基于規(guī)則的程序化方法。
 
深度學習如何補充機器視覺
 
在工廠車間，傳統(tǒng)的基于規(guī)則的機器視覺非常適合：引導（位置，方向…），標識（條形碼，數(shù)據(jù)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(guī)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(yè)很容易在受控環(huán)境中部署在裝配線上。但是，如果事情沒有那么明確會發(fā)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(guī)則的算法進行編程的視覺應(yīng)用程序。•處理容易混淆的背景和零件外觀變化。•維護應(yīng)用程序并在工廠車間使用新的圖像數(shù)據(jù)進行重新培訓。•適應(yīng)新示例，而無需重新編程核心網(wǎng)絡(luò)。
 
一個典型的工業(yè)示例：在電子設(shè)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(qū)別。另外，在新目標（如不同類型的屏幕）上訓練網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)：m.cnapple.com.cn查閱，我們會不斷的更新機器視覺相關(guān)的知識。