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理清人工智能、机器视觉、深度学习易混淆概念,洞察技术最新趋势

金山 2023-1-24 13:22:23 显示全部楼层 阅读模式
#2022生机大会#
随着科技的发展,人工智能技术持续升级,越来越多的领域开始了对人工智能的应用。与此同时,机器视觉和深度学习技术的应用场景也愈发广泛。尽管人工智能、机器视觉、深度学习的相关概念已经逐渐渗透到了生活的各个角落,被更多的人所了解和使用,但还有很大一部分人容易混淆这些概念。那究竟什么是人工智能?什么又是机器视觉和深度学习呢?它们在工业领域的应用和未来发展趋势又是怎么样的呢?
理清易混淆概念,了解相关技术用途

人工智能
人工智能概念诞生于1956年的美国的一场智能研讨会议,也是三者中如今概念最为广泛的一个。人工智能,即AI,旨在为机器赋予人类智慧。作为计算机科学的一个分支,人工智能目标是了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。总体来说,人工智能研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作。

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机器视觉
机器视觉简单来说,就是用机器代替人眼来做测量和判断,其概念起源于上世纪50年代,Gilson提出了“光流”这一概念,并基于相关统计模型发展了逐像素的计算模式。作为人工智能正在快速发展的一个分支,机器视觉是一项综合技术,它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面技术,涉及到计算机,图像处理,模式识别,人工智能,信号处理,光机电一体化等多个领域。
深度学习
深度学习是机器学习领域中的一个新的研究方向。深度学习的概念源于人工神经网络的研究,含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度即层数,通常8层以上的神经网络模型称为深度学习。深度学习也解决了很多使用传统机器学习算法无法解决的“智能”问题。
赋能工业领域,技术大有可为

人工智能
传统工业机器人智能化程度不高,无法完成一些高精度工作,仅仅用来代替部分繁琐的人类活动,成为人类体力上的延伸。而随着科学技术的发展和工业生产的需要,AI技术让机器人代替部分脑力劳动,赋予机器人更高的智慧、能力以及新活力。
机器视觉
由于人工往往容易疲累、无法保持较长时间的注意力集中等问题,人工视觉检测往往费时费力,而机器视觉技术在工业领域的应用——机器视觉系统,很大程度上克服了这些问题。通过机器视觉系统定位、识别、检测、测量等功能,提高了工业检测的效率,使工业生产更加柔性、自动化和智能化。

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深度学习
如果说机器视觉系统适合大批量精细化程度不高的生产环境,那么深度学习技术就被常常用到一些细微、复杂的生产环境中来做质量监控。深度学习图像检测技术在工业生产中,能够自动提取特征,且在端到端检测方面表现出良好的性能,使得深度学习网络可以准确且快速地从图像中识别目标,并且具有较强的鲁棒性。
深谙技术新趋势,打造更高水准应用

人工智能
人工智能正在逐渐改变工业生产的工作方式。随着工业技术的不断发展,人工智能如今已成为全球制造业追求制造的关键技术。人工智能在工业制造的未来趋势:数字双生的普及、人机交互界面的创新、预测性维护的应用、边缘计算的提升。
机器视觉
机器视觉为智能制造打开了新的“视”界,是实现工业自动化和智能化的必要手段。未来机器视觉技术将向轻量化、低成本及端边云协同两个方向发展,以满足垂直行业场景对低时延、低功耗、低成本、隐私性等需求,提升计算机视觉的行业应用范畴。
深度学习
虽然深度学习当前仍存在一些问题亟待解决,但并不影响其在更多行业的落地。未来,深度学习将与更多技术结合并应用。与小样本学习,通过极少量的样本去识别一个新的物体,是能够解决深度学习需要大量标定样本才能达到预期效果的解决方案;与迁移学习,通过从已学习的相关人物中转移知识,获得并改进新任务上的泛化能力,从而更好地训练来自不同领域的数据,提高模型在不同场景下的适应性;与联邦学习,通过在拥有本地数据的多个分布式设备之间训练算法,能够充分利用参与方的数据和算力,共同构造鲁棒的机器学习模型而不需要共享数据。

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人工智能、机器视觉、深度学习已经存在了几十年,随着相关技术的不断演变和发展,越来越多的公司正在使用这些技术来实现自动化生产,以此提高效率。深眸科技围绕工业视觉“缺陷检测、视觉分拣、工业上料、拆码垛、物流供包”等创新应用场景,基于“机器视觉+深度学习+AI技术”自主研发工业AI视觉系统,已经成功在物流、3C、新能源、医药、纺织等100多个行业实现落地应用。
人工智能是计算机学科的一个分支,深度学习、机器视觉是机器学习研究中的一个领域。深度学习和机器视觉主要是针对图形进行更深层次的挖掘和分析,是人工智能的实际应用。企业想在市场上保证竞争性,需要学会利用相关技术发展带来的所有机会,了解技术的最新趋势,并保持对这些趋势的最新认识。
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