智能工厂的关键:基于机器学习的工业视觉

https://www.toutiao.com/a6638741688971952654/

 

在“机器视觉”中应用自动学习技术可以更好地了解整个生产过程,预测可能出现的问题。

“机器学习”技术的使用有助于通过已经整合的工具为应用提供新的深度。通过在制造工厂使用深度学习应用程序,在可靠性和稳定性方面取得更好的数据,在经济效率和绩效方面获得了提高。

智能工厂的关键:基于机器学习的工业视觉_第1张图片

 

据ABI研究报告,预计2017年到2023年基于在智能制造中使用度学习工业视觉技术将以20%的年增长率增加,这样在2023年将达到34.000亿。

报告还表示,传统的计算机视觉具有易于实施的优点,并且通常用于质量控制、安全检查、预测性维护和工业监控。然而,它们的能力存在很大的局限性,因为它们在很大程度上取决于预编程的规则和标准,这些规则和标准允许有限的功能范围。鉴于此,“机器学习”的应用允许更大的灵活性,因为通过使用收集的信息进行改进,可以更灵活地更新。

在深度学习工具的部署当前,硬件加速和应用的普及推广非常关键。随着开源人工智能框架(如TensorFlow,Caffe2和MXNet)的扩展减少了进入障碍。这类工具可以使用“数据中心”基础设施和软件包,大大扩大了它们在工厂使用的各种选择,同时也避免了对供应商的依赖。基于“机器学习”为基础的计算机视觉不仅可以收集摄像机的数据,而且还收集了雷达或Lidar系统等传感器的数据,从而丰富了对整个生产过程的了解,使其更为详细。

虽然传统的视觉仅限于检测产品缺陷和人工可以界定的质量问题,但是在机器视觉中应用深度学习可以获得更大进步,允许检测产品缺陷异常或意外变化,增加了灵活性,可以为制造商获取更多有价值的信息。

你可能感兴趣的:(人工智能,深度学习,智能工厂,机器视觉)