AI视觉检测解决方案

66党知知wEmb机器视觉发展历程动机产业动机产业应用技术人工智能/机器学习/深度学习的差异人工智能其目的是泛指可以计算机来达到近乎人类的智能机器学习实现人工智能的方法，从过去资料学习，并进行预测的算法深度学习机器学习的一种分支，采用多层结深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。金融、医疗、安防、交通、游戏、制造等计算机视觉语音工程自然语言处理机器学习、深度学习硬件/高性能运算、大数据传统机器学习&深度学习：特征学习传统的机器学习分类人工输入的特征分类程”训练分类器分类学习简单训练分类器分类的特征的特征深度学习传统机器学习&深度学习：模糊复杂特征●需要非常有经验的编程和视觉工程师来实现●需要大量的编程工作和昂贵的代码维护成本●在特征提取的环节非常具有挑战性●适于处理模糊特征分类问题●通过训练获取特征信息传统机器视觉&深度学习视觉传统机器视觉解决方案①无法分析无规律图像当图像不规则、无规律时，缺陷的特征很难通过手动设定，因此无法深度学习视觉解决方案①可分析无规律图像即使图像复杂，通过深度学习算法，软件可以自动学习瑕疵的特征，使得无规律图像的分析变得可能传统机器视觉&深度学习视觉传统机器视觉解决方案传统机器视觉解决方案②精确度低如果缺陷部分和之前设定好的缺陷有轻微的出入，传统视觉都无法检测出这样的缺陷，导致深度学习视觉解决方案深度学习视觉解决方案②精确度高1传统机器视觉深度学习视觉通过深度学习算法和制造业特有的数据提高检来料1控制中心控制中心ATNaa加工4包装5物流包装5高度自动化的生产流程依赖机器视觉来可靠识别生产过程中的各种对象终端用户深度学习的障碍defvgg(x,blocks,is_training,classes,stem,scope=None,reuse=None):k(x,128,blocks[1],scope=x=fc(x,4,scope='fc7')x=relu(x,name='relu7')x=dropout(x,keep_prob=0.5,scope='dx=fc(x,classes,scopeK一这从云端到边缘计算的Al深度学习软体OpenVINO工具套件的优势充分利用Intel处理器强大功能：CPU、带集成显卡的CPU、FPGA、VPU整合深度学习创新和定制研华训练(Training)与推论(Inference)平台数据管理训练模型建立数据管理训练模型建立工业设备大数据类神经网络GEFORCE大数据:机器人工业设备工业设备无人驾驶智能交通智能工厂安防监控智能交通智能工厂安防监控位于后台与云端之多GPU卡服务器位于前台或工厂设备内之单GPU卡工控机研华机器视觉边缘运算系列产品)44422研华AlnfLeamingrnge研华AI数据演算深度学习架构数据预处理深度学习基础：大数据+加速运算光学字符识别模型光学字符识别缺陷检测异常复检异常复检收集新图像生成新的训练模型纺织布面检测：面阵相机应用硅片/玻璃检测：线阵相机应用