檢測和分類的正確率。

開發人員越來越多地應用深度學習和人工神經網路來改進物件檢測和分類的正確率。

工業自動化需求日益增長

數字化對工業生產有著堅定的把握，作為工業物聯網（IIoT）的一部分，流程越來越自動化。在IIoT，也稱為工業4.0，各種機器和機器人承擔更多的日常生產任務。例如，在裝配中，新的，緊湊的和移動的機器人，例如協作機器人（cobots），經常協助其他機器人工作。

  深度學習技術和卷積神經網路（CNN）可以學習區分缺陷。

  IIoT高度自動化和通用聯網的生產流程，以機器對機器的互動為特徵，依賴於機器視覺可靠地識別工藝鏈的各種物品。機器視覺提高了這些工作流程的執行效率和安全性，並已成為自動化和加速生產不可或缺的環節。

   如今，創新的機器學習和深度學習過程可以確保更強大的識別率。由於人工智慧的進步，公司可以從更高程度的自動化，更高的生產效率，更可靠的識別，以及更廣泛的識別物件中受益。

   作為“生產之眼”，機器視覺軟體已經成為該技術的基本要素，處理非結構化資料，例如數碼影象和視訊，僅通過其外部光學特徵來識別物體。這種軟體工作速度非常快，並且可以實現極高且可靠的識別率，因此可以在各行各業中用於各種任務，例如故障檢查，工件定位和物體識別。

分析和評估大型資料集

   為了使識別過程更加穩健並且能夠靈活適應網路化IIoT過程的要求，機器視覺軟體開發人員開始使用人工智慧（AI）領域的方法。深度學習是機器學習領域的一個方法，它使計算機能夠通過卷積神經網路（CNN）等體系結構進行培訓和學習。

   人工智慧，機器學習和深度學習技術的特殊屬性使它們能全面分析和評估大量資料，以便訓練許多不同的類，從而更有效地區分物件。這些資料越來越多地在IIoT內被建立。主要來源於數字影象資訊，感測器，掃描器和其他過程元件。

  諸如來自人工智慧（AI）領域的深度學習技術和卷積神經網路（CNN）等方法正在進入機器視覺，以幫助影象處理系統學習和區分缺陷並使識別過程更加精確。

  為了使用深度學習，必須首先訓練CNN（卷積神經網路）。該訓練過程涉及物件的典型外部特徵，例如顏色，形狀，紋理和表面結構。基於這些屬性將物件劃分為不同的類，以便稍後更精確地分配它們。

通過分類訓練物件

培訓過程如何正常工作？使用者首先提供已經提供標籤的影象資料。每個標籤對應一個標籤，指示特定物件的標識。系統分析該資料，並在此基礎上建立或“訓練”待識別物件的相應模型。

得到訓練完的模型之後，我們在提供未知的圖片給模型，那麼模型就會把新的圖片進行分類，並提供百分比的可信度。

因此，對於每個單獨的物件，不再需要用於直接比較的樣本影象。畢竟，深度學習過程能夠獨立學習新事物。通過考慮所有影象資料的特徵，可以得出關於某一類的屬性的結論，這顯著提高了識別率。這個過程稱為“推理”。

因此，深度學習演算法也非常適用於光學字元識別（OCR）應用，即，用於精確識別字母或數字組合。由於廣泛的培訓過程，基於定義的類精確地識別各個字元的典型特徵。然而，由於存在許多不同的字型，所有訓練需要大量的資料培訓神經網路。

避免過多的訓練時間

有些公司通常不願意使用基於AI的技術，例如深度學習，因為訓練過程通常需要許多樣本影象來識別物件。

每個類別可能需要多達100,000個比較影象，以便獲得足夠的識別率。即使有必要的樣本資料，訓練過程也會花費大量時間。

但是一些增對工業領域開發的深度學習軟體，例如HALCON，VIDI。他們針對訓練速度進行了優化，而且使用了針對工業的訓練模型，因此，訓練過程僅需客戶提供少量的樣本影象，就可以產生可以精確匹配客戶特定要求的神經網路。訓練的時間可能只需幾分鐘。

有效地檢測缺陷

識別缺陷是一個耗時的過程，因為缺陷的出現，例如電子部件上的微小劃痕，無法預先準確描述。因此，基於樣本影象手動開發能夠檢測任何可想到的故障的合適演算法是非常困難的。專家必須手動檢視數十萬個影象，並根據他的觀察結果編寫一個儘可能精確地描述誤差的演算法。這隻需要太長時間。

另一方面，深度學習技術和CNN可以獨立地學習缺陷的某些特徵，並精確定義相應的問題類。因此，每個類別只需要500個樣本影象，技術可以根據這些影象進行訓練，驗證，從而精確地檢測不同型別的缺陷。

這個過程只需要幾個小時。它不僅最大限度地減少了所需的時間，而且識別率也比較準確。因此，自學習演算法有助於顯著減少識別錯誤。

並且如果檢測要求有所變化的情況下，不需要去修改程式，只需要從新訓練模型，就可重新使用，對於不同批次的工業產品，和不同客戶要求的同種產品非常適用。

結論

基於人工智慧的技術，如深度學習，是當今現代機器視覺解決方案的重要組成部分。人工智慧技術可以有效的輔助傳統方法，提高識別率，並且可以應對一些需求變更，減少返工的概率，提升專案的完成率。

超人視覺專業機器視覺培訓，課程分為工業二維視覺、深度學習、三維視覺等。有其他各方面的想法想和我們交流的，歡迎聯絡我們，給我們留言，讓我們相互陪伴，共同成長！