机器视觉技术之人工智能

机器视觉技术之人工智能技术介绍：

从历史上看，机器视觉和人工智能(AI)是密切相关的。

卷积神经网络(CNN)是一种现代人工智能工具，其灵感来自于我们的大脑感知视觉信息的方式。第一个卷积网络是为了解决手写数字数据集的图像识别问题而开发的。结果令人惊讶，证明了人工智能机器视觉轻松超越了当时存在的所有其他方法。

如今，人工智能已不仅仅局限于图像识别，它也被用于更复杂的任务，如对象检测和实例分割。人工智能可以使用任何机器视觉系统的输入，无论是激光雷达、传统相机还是高光谱相机。机器视觉开发人员的角色是收集和准备输入数据，选择适合特定任务的模型架构，并训练模型以优化其性能。

AI机器视觉的优势:

●很容易发现人类观察者看不到的趋势和模式。

●模型直接从数据中学习

●应用范围广

AI机器视觉的缺点:

●时间密集:数据需要由人来收集和标记，这可能是时间密集的。

●泛化错误:在新的、不可见的数据样本上执行相同的任务将需要重新训练模型。

●难以解释:大多数人工智能算法不容易被人工操作人员解释，这使得错误分析更加困难。

●资源密集型:使用先进算法的AI机器视觉将需要多个GPU单元。

人工智能机器视觉的一个很好的例子食品分拣机。利用先进的机器学习算法，以帮助优化管理食品分类过程中的光学分类能力。相比较传统检测，通过这些算法，检测或识别新产品效率更高、更直观，而且很容易在线调整相关应用。

该算法可以识别在蔬菜收获过程中进入机器的危险异物，如石头、金属或玻璃等。其次，它监控产品质量，剔除坏的和不好的蔬菜。实践证明：这两项任务都以生产运行的速度实时执行，并顺利地集成到生产流水线中。

总之，机器视觉是一项强大的技术，能够解决工业生产中一下棘手的问题。在上面我们只列举了这三种常见的机器视觉技术，其它的机器视觉技术我们将在后续继续为读者分享。