人工智能和深度学习对机器视觉的影响.docx

人工智能和深度学习对机器视觉的影响人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的本质，并生产出一种新的能以人类智能类似的方式做出反响的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，其与不同学科的交汇应用也大大加快了这些学科的发展速度和应变能力。将AI应用于机器视觉行业，将使机器视觉能够具有超越现有解决方案的能力，胜任更具有挑战性的应用。但是参加AI的机器视觉能否已经做好准备用于工业应用呢？AI在机器视觉中的适用性依靠于机器学习技术，更准确的讲是深度学习能力。从最广泛的层面上来讲，AI能够被定义为计算机模拟人类智能的能力，机器学习使计算机能够在没有明确编程的情况下进行操作。深度学习，是机器学习的一个子领域，使计算机能够从经历中不断学习。过去十年的一些发展使得在机器视觉中应用深度学习技术成为现实。基于神经网络的新技术，图形处理单元GPU足够强大的计算能力以及丰富的数据，如今我们已经能够使用人工智能进行图像处理。深度学习为传统的机器视觉技术带来了希望，由于它与使用基于规则方法的传统图像处理软件不同。目前，机器视觉用户已经能够在市场上找到深度学习系统软件。相较于传统机器视觉解决方案，深度学习的另一个优点是能够减少开发机器视觉程序所需的时间。深度学习也为一些采用传统视觉系统面临挑战的应用带来了希望，例如有机食品检查、种子分选等。随着AI在机器视觉方面的兴起，该技术将适用于更多的检查任务，最终超越工业自动化领域。我们有理由相信，深度学习在医疗、生命科学、食品、假冒检验和木材分级等行业都将有很好的发展前景。将来，在医疗诊断、监视、自动驾驶和智慧农业等领域也将会更多地引入深度学习技术，以实现检查或地图分析等功能。AI是将来的发展趋势，很快就能帮助人们解决一些复杂的任务，由于计算能力几乎每一年都翻倍。很多机器视觉专业人士已经认识到AI和深度学习将对视觉行业带来重要的影响，但他们以为AI的全部潜力可能至少要在3到5年之后才会爆发。此外，AI也并不是解决所有传统机器视觉和图像处理问题的唯一方法。AI系统有两个主要缺点。首先，你需要大量的培训，需要创立专家团队，以便于到达下一个级别的分类。第二个缺点是一旦被训练完，发现分类失败，就很难解决这个问题，你别无选择，只要再培训一个新的样本。人工智能在机器视觉中变得越来越普遍，行业专家建议应该根据企业本身的情况有侧重的发展。上一条返回目录下一条