隨著相機質量的提高和成本的降低，制造商一直在尋找更多創(chuàng)新的方式來使用機器視覺技術。由于有了深度學習，相機現(xiàn)在變得越來越智能，使得機器視覺在許多行業(yè)中都變得更加有用。

什么是深度學習？

深度學習采用神經(jīng)網(wǎng)絡來處理海量數(shù)據(jù)集。然后，它使用復雜的算法來幫助自動化系統(tǒng)執(zhí)行任務。深度學習的AI無需人工監(jiān)督即可學習，從而大大提高了效率。

深度學習的一個優(yōu)勢是擴展能力。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡變得越來越大并接受更多的數(shù)據(jù)訓練，它們的性能將會提高。這使得深度學習對于諸如對象識別，語音識別和翻譯之類的任務異常有用。這種形式的人工智能（AI）可以促進從圖像處理到定制廣告的一切。

深度學習如何在機器視覺中使用

深度學習解決了圖像分類，圖像重建，對象檢測等問題。使用圖像處理之類的任務，將數(shù)千張圖像上載到數(shù)據(jù)集。對于諸如檢測癌性腫瘤的應用，該系統(tǒng)可以快速將圖像與其患病和健康組織的數(shù)據(jù)集進行比較，并快速提供診斷。

深度學習還可以使制造商執(zhí)行更好的質量控制。配備了“好”和“壞”零件的數(shù)據(jù)集，深度學習機器視覺系統(tǒng)可以高精度地剔除有缺陷的零件。數(shù)據(jù)甚至可以用于動態(tài)調整制造過程，以消除后續(xù)零件的缺陷。

甚至食品加工商也使用深度學習。在一家大型面包店，機器視覺系統(tǒng)使用深度學習來確定哪些烘焙食品恰好是正確的顏色，尺寸和形狀。包含燃燒，未煮熟和完美產(chǎn)品圖像的數(shù)據(jù)集可確保每次烘焙食品的一致性。

深度學習如何改變機器視覺

新的處理單元正在將深度學習的優(yōu)勢擴展到機器視覺。一種稱為“邊緣推理”的新計算技術使相機能夠完成大部分工作，而不是僅將圖像發(fā)送回中央服務器進行處理。預先訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡可讓相機本身進行復雜的分析。

深度學習為機器視覺系統(tǒng)提供了許多優(yōu)勢。無需始終咨詢服務器，配備了深度學習功能的機器視覺系統(tǒng)可減少延遲，降低帶寬需求，提高可靠性并提高安全性和隱私性。

深度學習還使機器視覺系統(tǒng)更緊湊，更易于運輸。單個芯片可以處理以前需要專用服務器的任務。手持設備或安裝在無人機上的設備為機器視覺系統(tǒng)提供了前所未有的靈活性和移動性。