深度學(xué)習(xí)在工業(yè)自動化中的優(yōu)勢

深度學(xué)習(xí)在工業(yè)自動化中的優(yōu)勢

歡迎來到這一系列關(guān)于機器學(xué)習(xí)機器視覺的。在第一篇博客中，我們將探討將深度學(xué)習(xí)與視覺系統(tǒng)結(jié)合使用以實現(xiàn)工業(yè)流程自動化的好處。

讓我們從確定一些關(guān)鍵術(shù)語開始。

深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)

這是機器視覺中的一個關(guān)鍵問題：機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？

作為人工智能（AI）的下一步，機器學(xué)習(xí)由系統(tǒng)定義，這些系統(tǒng)可以通過比標(biāo)準(zhǔn)計算機更少的人工交互來運行和處理。然后，深度學(xué)習(xí)又是機器學(xué)習(xí)的演變，機器學(xué)習(xí)指的是利用以人腦為模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推斷的系統(tǒng)。

考慮到工業(yè)自動化，機器學(xué)習(xí)減少了對人為干預(yù)的需求，而深度學(xué)習(xí)則更進(jìn)一步，重點是試圖完全消除人為干預(yù)。當(dāng)然，可能總會有一定程度的人為干預(yù)，但這一點強調(diào)了這兩個術(shù)語之間的一個核心差異。

工業(yè)4.0：深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前工業(yè)增長時代的支柱，允許小型成像自動化，從而節(jié)省時間和金錢。

機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的主要權(quán)衡是，機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)將需要更多的計算能力，但更少的人類交互。

機器視覺系統(tǒng)中的深度學(xué)習(xí)

當(dāng)與機器視覺系統(tǒng)配合使用時，深度學(xué)習(xí)可以產(chǎn)生一些相當(dāng)壯觀的結(jié)果。使用高質(zhì)量的相機和鏡頭以及功能強大的嵌入式系統(tǒng)，結(jié)合行業(yè)領(lǐng)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(tài)的深度學(xué)習(xí)機器視覺系統(tǒng)。

在工業(yè)自動化解決方案的背景下，深度學(xué)習(xí)機器視覺系統(tǒng)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(lǐng)域的問題，從而顯著提高工廠，生產(chǎn)線和質(zhì)量控制（QC）流程的速度。

將深度學(xué)習(xí)與最新的機器視覺技術(shù)相結(jié)合，可以在工業(yè)環(huán)境中實現(xiàn)極其有效的缺陷檢測。

這將數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師的工作量從持續(xù)分析（與傳統(tǒng)的機器視覺一樣，在某種程度上是機器學(xué)習(xí)）轉(zhuǎn)移到校準(zhǔn)和數(shù)據(jù)集采集形式的準(zhǔn)備工作，以訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。

用于機器視覺的深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集

在深度學(xué)習(xí)的上下文中，數(shù)據(jù)集是我們用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)。在開始使用深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序之前，需要做很多嚴(yán)格的準(zhǔn)備工作，而這一切都始于您的數(shù)據(jù)集。

這是指包含應(yīng)用程序所需功能的數(shù)據(jù)示例的集合。這些示例將用于訓(xùn)練和驗證，并且它們應(yīng)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(xué)習(xí)機器視覺項目中，這些數(shù)據(jù)的目的是訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其做出與任務(wù)意圖目的一致的推斷，然后使用集合中的更多數(shù)據(jù)測試和驗證這些決策。

深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集需要多少數(shù)據(jù)？

您選擇收集的數(shù)據(jù)量最終取決于要成像的對象的復(fù)雜性，以及有多少可能的變量。

例如，如果您正在設(shè)計一個系統(tǒng)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(yīng)用比這更復(fù)雜，例如，用于自主汽車項目的深度學(xué)習(xí)視覺系統(tǒng)，則需要考慮更多因素。

用于道路交通環(huán)境中深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集必須盡可能嚴(yán)格。

自動駕駛汽車需要對客觀和主觀的跡象和危險進(jìn)行實時的客觀分類和反應(yīng)，因此數(shù)據(jù)集的數(shù)量可能高達(dá)數(shù)萬。

作為數(shù)據(jù)科學(xué)家，您將決定在數(shù)據(jù)集中包含多少數(shù)據(jù)，但關(guān)鍵是，您向模型提供的數(shù)據(jù)越多，就越不可能在以后出錯 - 并且與OEM或系統(tǒng)集成商相比， 這可能是制作和破壞深度學(xué)習(xí)機器視覺項目之間的區(qū)別。

深度學(xué)習(xí)機器視覺應(yīng)用

那些能夠從將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于其工業(yè)自動化視覺系統(tǒng)中受益的行業(yè)是那些發(fā)揮深度學(xué)習(xí)核心優(yōu)勢的行業(yè)：分類、識別、讀取和檢測。

深度學(xué)習(xí)擅長工業(yè)光學(xué)字符識別（OCR）。

與數(shù)據(jù)集一樣，您成像的對象越基本，深度學(xué)習(xí)就越容易實現(xiàn)。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(jié)省大量時間。

使用深度學(xué)習(xí)對蘋果進(jìn)行分類。

依賴自動化本身作為USP的行業(yè)，例如自動駕駛汽車，也可以從深度學(xué)習(xí)中受益匪淺。

審核編輯 ：李倩