机器视觉深度学习在工业自动化中的优势？ - sps广州国际工业自动化技术及装备展

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深度学习VS机器学习

作为人工智能的下一步，机器学习被定义为可以在比标准计算机更少的人类交互下运行和处理的系统。那么，深度学习是机器学习的一种范式，是指利用模拟人脑的神经网络进行推理的系统。考虑到工业自动化，机器学习减少对人工干预的需求，而深度学习走得更远，专注完全消除人工干预。

工业4.0:深度学习是当前工业增长时代的支柱，允许小型成像自动化。机器学习和深度学习之间的主要权衡是，机器学习将需要更少的计算能力，而深度学习将需要更多的计算能力。

机器视觉的深度学习数据集

在深度学习的背景下，数据集是我们用来训练模型的数据。在你开始使用深度学习应用之前，你需要做很多严格的准备，这一切都从你的数据集开始。这是指包含应用程序所需功能的数据示例的集合。这些例子将用于训练和验证，它们应该包含尽可能多样的特征表示(好的和坏的)。 在任何深度学习机器视觉项目中，这些数据的目的都是训练卷积神经网络做出与任务意图和目的一致的推断，然后使用集合中更多的数据来测试和验证这些推断。和数据集一样，你成像的特征越复杂，就越容易利用深度学习。

例如，水果分类效果很好——瑕疵很容易识别，因此自动化通过或拒绝过程可以节省大量时间。而在工业缺陷检测中，通常要考虑许多实际成像过程中的问题，以及实际生产过程中的很多特定状况，数据集的采集和整理往往起着更为决定性的作用。

文章来源：搜狐网

广州国际智能制造技术与装备展览会（SPS–Smart Production Solutions Guangzhou, 前称SIAF）即将于2024年3月4-6日在中国进出口商品交易会展馆B区举行。展会将与母展德国智能生产解决方案展览会（SPS）同步，融入SPS品牌全球网络的行业资源。2024 SPS广州智能制造展将以“活用自动化，迸发高质量智能制造”为主题，涵盖驱动系统及运动控制、传感技术、控制技术、接口技术、人机界面装置、机械基础设施、工业通讯、软件及信息技术等领域，助力华南地区生产业人士在瞬息万变的智能自动化领域稳站前沿。广州国际智能制造技术与装备展览会更多资讯，详情请登陆官网 https://spsg.gymf.com.cn

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