度学习在工业自动化中的优势

欢迎来到这一系列关于机器视觉的。

在此，我们将探讨将深度学习与视觉系统结合使用以实现工业流程自动化的好处。

让我们从确定一些关键术语开始。

深度学习与机器学习

这是机器视觉中的一个关键问题：机器学习和深度学 习有什么区别？

作为人工智能（AI）的下一步，机器学习由系统定义，这些系统可以通过比标准计算机更少的人工交互来运行和处理。然后，深度学习又是机器学习的演变，机器学习指的是利用以人脑为模型的神经网络进行推断的系统。

考虑到工业自动化，机器学习减少了对人为干预的需求，而深度学习则更进一步，重点是试图完全消除人为干预。当然，可能总会有一定程度的人为干预，但这一点强调了这两个术语之间的一个核心差异。

工业4.0：深度学习是当前工业增长时代的支柱，允许小型成像自动化，从而节省时间和金钱。

机器学习和深度学习之间的主要权衡是，机器学习将需要更少的计算能力，但需要更多的人类交互，另一方面，深度学习将需要更多的计算能力，但更少的人类交互。

机器视觉系统中的深度学习

当与机器视觉系统配合使用时，深度学习可以产生一些相当壮观的结果。使用高质量的相机和镜头以及功能强大的嵌入式系统，结合行业领先的机器视觉软件 Matrox Imaging Library （MIL） 和 Matrox Design Assistant （DA），您将拥有一个功能强大且动态的深度学习机器视觉系统。

在工业自动化解决方案的背景下，深度学习机器视觉系统可以通过消除不可避免的人为错误余地并腾出人力来解决其他领域的问题，从而显着提高工厂，生产线和质量控制（QC）流程的速度。

将深度学习与最新的机器视觉技术相结合，可以在工业环境中实现

极其有效的缺陷检测。

这将数据科学家和工程师的工作量从持续分析（与传统的机器视觉一样，在某种程度上是机器学习）转移到校准和数据集采集形式的准备工作，以训练卷积神经网络（CNN）。

用于机器视觉的深度学习数据集

在深度学习的上下文中，数据集是我们用于训练模型的数据。在开始使用深度学习应用程序之前，需要做很多严格的准备工作，而这一切都始于您的数据集。

这是指包含应用程序所需功能的数据示例的集合。这些示例将用于训练和验证，并且它们应包含对象的尽可能多的表示形式（好的和坏的）。

在任何深度学习机器视觉项目中，这些数据的目的是训练卷积神经网络，使其做出与任务意图目的一致的推断，然后使用集合中的更多数据测试和验证这些决策。

深度学习数据集需要多少数据？

您选择收集的数据量最终取决于要成像的对象的复杂性，以及有多少可能的变量。

例如，如果您正在设计一个系统来检测工厂中汽车上的油漆颜色，则需要考虑颜色、表面处理、照明等变量。

但是，如果应用比这更复杂，例如，用于自主汽车项目的深度学习视觉系统，则需要考虑更多因素。

用于道路交通环境中深度学习的数据集必须尽可能严格。

自动驾驶汽车需要对客观和主观的迹象和危险进行实时的客观分类和反应，因此数据集的数量可能高达数万。

作为数据科学家，您将决定在数据集中包含多少数据，但关键是，您向模型提供的数据越多，就越不可能在以后出错 – 并且与OEM或系统集成商相比， 这可能是制作和破坏深度学习机器视觉项目之间的区别。

深度学习机器视觉应用

那些能够从将深度学习应用于其工业自动化视觉系统中受益的行业

是那些发挥深度学习核心优势的行业：分类、识别、读取和检测。

深度学习擅长工业光学字符识别（OCR）。

与数据集一样，您成像的对象越基本，深度学习就越容易实现。例如，水果分拣效果很好 – 瑕疵很容易识别，因此自动化通过或拒绝过程可以节省大量时间。

使用深度学习对苹果进行分类。

依赖自动化本身作为USP的行业，例如自动驾驶汽车，激光引导也可以从深度学习中受益匪浅。