在机器视觉中使用人工智能德国必威
自“人工智能”这个术语是达特茅斯大学的校园里在1956年,它已成为普通命名法在许多领域的研究,从它的起源在哲学,科学,数学,等等。尽管已经存在了几十年,人工智能(AI)的集成机器视觉是相对较新。德国必威今天,越来越多的制造商利用人工智能和机器视觉的结合力量更好的自动化,优化效率,提高质量控制。德国必威
人工智能增强基于规则的机器视觉与图像分析。德国必威当一台计算机(或视觉系统)接收一个图像,人工智能软件相比,图像与数据库组成的“好”和“坏”的参考图像和输出结果。至少,结果是通过/失败或OK / NG但可以在复杂性取决于需求规模。这个学习的过程从注释的参考图像识别模式和推断允许电脑区分可接受和不可接受的异常对象被检查。
此外,机器视觉解决方德国必威案嵌入与人工智能技术可以使用自然语言处理阅读和解释上的标签图片,而基于规则的方法,需要广泛的编程和显著的技术专长。这使得更大的用户群,利用人工智能工厂自动化。两大技术在人工智能-边学习和深度学习有助于进一步简化高度可变的自动化任务和解决任务太复杂和费时的程序与基于规则的算法。
边学习——边学习是人工智能的一个子集,加工设备上发生,或“边缘”的数据是哪里来的,通过一组pre-trained的算法。技术是简单的设置,需要较小的图像集和较短的训练和验证时间比传统的基于深度学习解决方案。
深度学习,能够处理大型的详细图像集,深度学习的目的是自动化复杂或高度定制的应用程序。技术使用户能够快速有效地分析庞大的图像集,发现细微的缺陷和提供准确的结果。
