2020-10-12


深度学习

    机器视觉发展方向
    机器视觉必然朝着以下几个方向发展:
    1)高性能、低功耗、低成本的处理器:基于ARM的soc、DSP、FPGA,协处理器GPU等。
    2)深度学习:通过学习和训练实现算法,机器视觉的一次革命
    3)硬件和软件的模块化:摄像头模块可以直接与嵌入式处理板连接,支持嵌入式平台上图像处理库。
    对智能制造的发展进程,提出了《OPC UA》规范,该规范是一套安全、可靠且独立于制造商和平台的、用于工业通讯的数据交互规范,使得不同操作系统和不同制造商的设备之间可以进行数据交互。
    “端到端”机器机器学习算法,指明了相较于传统的机器视觉需要比较高的入门门槛,视觉检测行业的从业人员需具备较为专业的理论知识,而基于深度学习的视觉检测能够将该门槛降低,非视觉学科专业的从业人员只需准备足够的高质量样本,运用深度学习工具即可将视觉检测运用于实际的项目中。

    深度的优势
    深度学习最大的优势在于:
    1)通过训练样本自动生成检测模型
    2)降低行业知识经验的门槛,可以快速获得较高的检测性能
    3)无需针对特定项目定制检测算法,大幅度减少开发时间
    从应用便利性、检测性能、检测效率三个方面说明的深度学习的挑战或者说局限性:
    1)应用便利性
    检测的效果和准确性取决于样本的质量,并且样本的数量级非常大
    传统视觉检测操作时间短,并且可以即时反馈检测效果
    深度学习算法在训练以及执行时,无法即时获取报错异常,难以追踪问题点,只能通过不断地调整样本或者算法整体
    2)检测性能
    基于深度学习的视觉检测,


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2020-10-12

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