深度學習在工業自動化中的優勢

歡迎來到這一系列關于機器學習機器視覺的。在第一篇博客中，我們將探討將深度學習與視覺系統結合使用以實現工業流程自動化的好處。

讓我們從確定一些關鍵術語開始。

深度學習與機器學習

這是機器視覺中的一個關鍵問題：機器學習和深度學習有什么區別？

作為人工智能（AI）的下一步，機器學習由系統定義，這些系統可以通過比標準計算機更少的人工交互來運行和處理。然后，深度學習又是機器學習的演變，機器學習指的是利用以人腦為模型的神經網絡進行推斷的系統。

考慮到工業自動化，機器學習減少了對人為干預的需求，而深度學習則更進一步，重點是試圖完全消除人為干預。當然，可能總會有一定程度的人為干預，但這一點強調了這兩個術語之間的一個核心差異。

工業4.0：深度學習是當前工業增長時代的支柱，允許小型成像自動化，從而節省時間和金錢。

機器學習和深度學習之間的主要權衡是，機器學習將需要更少的計算能力，但需要更多的人類交互，另一方面，深度學習將需要更多的計算能力，但更少的人類交互。

機器視覺系統中的深度學習

當與機器視覺系統配合使用時，深度學習可以產生一些相當壯觀的結果。使用高質量的相機和鏡頭以及功能強大的嵌入式系統，結合行業領先的機器視覺軟件Matrox Imaging Library （MIL） 和 Matrox Design Assistant （DA），您將擁有一個功能強大且動態的深度學習機器視覺系統。

在工業自動化解決方案的背景下，深度學習機器視覺系統可以通過消除不可避免的人為錯誤余地并騰出人力來解決其他領域的問題，從而顯著提高工廠，生產線和質量控制（QC）流程的速度。

將深度學習與最新的機器視覺技術相結合，可以在工業環境中實現極其有效的缺陷檢測。

這將數據科學家和工程師的工作量從持續分析（與傳統的機器視覺一樣，在某種程度上是機器學習）轉移到校準和數據集采集形式的準備工作，以訓練卷積神經網絡（CNN）。

用于機器視覺的深度學習數據集

在深度學習的上下文中，數據集是我們用于訓練模型的數據。在開始使用深度學習應用程序之前，需要做很多嚴格的準備工作，而這一切都始于您的數據集。

這是指包含應用程序所需功能的數據示例的集合。這些示例將用于訓練和驗證，并且它們應包含對象的盡可能多的表示形式（好的和壞的）。

在任何深度學習機器視覺項目中，這些數據的目的是訓練卷積神經網絡，使其做出與任務意圖目的一致的推斷，然后使用集合中的更多數據測試和驗證這些決策。

深度學習數據集需要多少數據？

您選擇收集的數據量最終取決于要成像的對象的復雜性，以及有多少可能的變量。

例如，如果您正在設計一個系統來檢測工廠中汽車上的油漆顏色，則需要考慮顏色、表面處理、照明等變量。

但是，如果應用比這更復雜，例如，用于自主汽車項目的深度學習視覺系統，則需要考慮更多因素。

用于道路交通環境中深度學習的數據集必須盡可能嚴格。

自動駕駛汽車需要對客觀和主觀的跡象和危險進行實時的客觀分類和反應，因此數據集的數量可能高達數萬。

作為數據科學家，您將決定在數據集中包含多少數據，但關鍵是，您向模型提供的數據越多，就越不可能在以后出錯 - 并且與OEM或系統集成商相比， 這可能是制作和破壞深度學習機器視覺項目之間的區別。

深度學習機器視覺應用

那些能夠從將深度學習應用于其工業自動化視覺系統中受益的行業是那些發揮深度學習核心優勢的行業：分類、識別、讀取和檢測。

深度學習擅長工業光學字符識別（OCR）。

與數據集一樣，您成像的對象越基本，深度學習就越容易實現。例如，水果分揀效果很好 - 瑕疵很容易識別，因此自動化通過或拒絕過程可以節省大量時間。

使用深度學習對蘋果進行分類。

依賴自動化本身作為USP的行業，例如自動駕駛汽車，也可以從深度學習中受益匪淺。

審核編輯 ：李倩