深度學(xué)習(xí)賦能傳統(tǒng)機(jī)器視覺
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機(jī)器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。根據(jù)美國制造工程師協(xié)會(SME)機(jī)器視覺分會和美國機(jī)器人工業(yè)協(xié)會(RIA)自動化視覺分會關(guān)于機(jī)器視覺的定義：機(jī)器視覺是通過光學(xué)的裝置和非接觸的傳感器，自動地接收和處理一個真實(shí)物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機(jī)器人運(yùn)動的裝置。
本文引用地址：http://m.butianyuan.cn/article/202310/452216.htm通俗地說，機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼。機(jī)器視覺模擬眼睛進(jìn)行圖像采集，經(jīng)過圖像識別和處理提取信息，最終通過執(zhí)行裝置完成操作。 深度學(xué)習(xí)賦能機(jī)器視覺 傳統(tǒng)的機(jī)器視覺技術(shù)需要將數(shù)據(jù)表示為一組特征，或輸入到預(yù)測模型，從而得出預(yù)測結(jié)果，這是完成制定動作，較難適應(yīng)未來柔性化的生產(chǎn)需求，尤其是在缺陷類型復(fù)雜化、細(xì)微化、背景噪聲復(fù)雜等場景越來越難適用。 搭載AI 深度學(xué)習(xí)功能后，機(jī)器視覺將原始的數(shù)據(jù)特征通過多步的特征轉(zhuǎn)換得到一種更高層次、更抽象的特征表示，并進(jìn)一步輸入到預(yù)測函數(shù)得到最終結(jié)果。 基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺在理想狀態(tài)下可以結(jié)合機(jī)器視覺的效率與人類視覺的靈活性，從而完成日趨復(fù)雜環(huán)境下的檢測，尤其是涉及偏差或極端環(huán)境，滿足更多下游對瑕疵精度、通用性的嚴(yán)苛要求。
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