深度学习如何实现机器视觉解决方案
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小施 2020-12-01 9162


深度學習為博猫平台登录:机器视觉設計師提供了強大的新工具,用于進行高級檢查,并且由于技術的進步,讓應用變得越來越容易。

深度學習為無法輕松量化或數學定義缺陷或檢查标準的應用提供了博猫平台登录:机器视觉解決方案。它為博猫平台登录:机器视觉設計人員提供了一種功能強大的新工具,可用于高級檢查,組裝和質量保證應用程序,因為該軟件實質上可幫助設計人員開發出最佳算法。但是直到現在,創建深度學習軟件仍需要傳統的編程技能,所最好結合統計學和傳統博猫平台登录:机器视觉系統設計的紮實基礎。

如今,得益于深度學習(啟用了智能相機,網關和特定于應用的編碼),大衆的深度學習可能隻需點擊幾下即可。

智能相機更深入

深度學習過程分為兩個部分:訓練和推理。訓練涉及通過向神經網絡提供“好”産品和“壞”産品的圖像來優化神經網絡。人工操作人員将圖像标記為好壞,然後深度學習軟件執行統計分析以創建加權表。培訓過程的計算量非常大,促使許多設計人員将高端工作站用于培訓步驟或利用雲資源。深度學習軟件産生的統計矩陣是深度學習第二步的核心:推理。推理涉及使用深度學習算法來解決實際問題。深度學習軟件的這一部分可以在從高端PC到智能相機的各種計算機平台上運行。現在,用戶可以使用其他解決方案,而不是使用TensorFlow,Caffe或其他複雜的深度學習數據可視化程序來訓練深度學習算法。例如,施努卡最新的智能相機使深度學習編程像創建電子表格一樣簡單。


但是,并非每個希望利用深度學習的博猫平台登录:机器视觉客戶都願意用新平台替換現有的博猫平台登录:机器视觉硬件。為了将深度學習帶入現有設備,同時簡化對深度學習成功至關重要的圖像獲取和标記,博猫平台登录:机器视觉網絡專家像照相機和處理器或其他計算引擎之間的抓幀器一樣。可以為多個“dumb”相機提供深度學習博猫平台登录:机器视觉功能。“客戶可能擁有最好的深度學習算法,但是他們如何将其部署到工廠現場?我們的解決方案使他們能夠保留已安裝的博猫平台登录:机器视觉硬件基礎,而不必強迫客戶選擇任何特定制造商的深度學習解決方案路徑。”

從未停止學習

盡管大多數深度學習系統在訓練步驟和推理步驟之間都有一個硬性的停靠點,所以即使沒有經過人工标記或評分的圖像也不會影響算法的有效性,但是如果它們永不停止學習,則可能會改善某些解決方案。不斷學習客戶包裝如何随時間變化,諸如代碼讀取和OCR之類的可追溯性應用程序可能會受益匪淺。該系統可以學習用于OCR的新字體-甚至可以手寫。“随着5G技術的推出,我們可以想象到動量轉移回網絡而不是微處理器。我懷疑功能更強大的計算機系統和更快的網絡之間的來回交互将繼續指導,我們如何在博猫平台登录:机器视觉應用程序中部署和使用深度學習。



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