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　　關于深度學習，你了解多少?

　　深度學習技術是不是一定比傳統機器視覺更好?

　　市面上有沒有一款基于深度學習的圖像分析軟件?

1——深度學習

　　從口袋里的手機到自動駕駛汽車的實現，消費經濟已經開始挖掘深度學習神經網絡的力量。深度學習已成為我們在移動和可穿戴設備中使用的語音、文本和面部識別的基礎技術，現在正開始運用于許多其他應用，包括醫療診斷、互聯網安全、模式預測、關鍵業務決策的作出等。同時，這項技術現在也正在進入先進制造實踐領域，用于質量檢測以及其他基于判斷的應用。

　　相比人類或傳統機器視覺解決方案，基于深度學習的軟件現在可以基于判斷更有效地解決元件定位、檢測、分類和字符識別挑戰。許多行業領先的制造商正越來越多地轉向深度學習解決方案和人工智能，以解決他們最復雜的自動化挑戰。

　　2——深度學習技術VS其他檢測技術

　　3——深度學習技術 or 傳統機器視覺?

　　在傳統機器視覺與深度學習技術之間進行選擇取決于待解決的應用類型、待處理的數據量和處理能力。事實上，盡管深度學習技術擁有許多優點，但對于許多應用而言，其可能并不是最合適的解決方案。基于規則的傳統編程技術更擅長于計量和測量應用以及執行精確對位。在有些情況下，傳統機器視覺可能是精確定位感興趣區域的最佳選擇，而深度學習技術則是檢測該區域的最佳選擇。

　　基于深度學習的圖像分析軟件和傳統機器視覺是兩種互補性技術，它們具有相互重疊的功能，同時也有各自擅長的獨特領域。有些應用可能需要同時使用這兩種技術。

　　4——康耐視ViDi套件

　　作為全球視覺領導者的康耐視于今年初推出了一款專用于工業圖像分析的基于深度學習的即用型軟件——ViDi套件。和其他深度學習軟件不同， 它只需一個較小的樣本圖像(代表元件的已知特征、異常和類別)就可以進行訓練。

　　該軟件將基于這些代表性圖像創建參考模型——這是一個不斷改進的迭代過程，且在該過程中用戶可以對參數進行調整并驗證結果，直到該參考模型能夠滿足應用需要。使用期間，ViDi套件將從一組新的圖像中提取數據，然后，它的神經網絡將定位元件，提取異常信息并對它們進行分類。

　　康耐視ViDi套件使技術人員能夠基于一個較小的樣本圖像集合在數分鐘內完成基于深度學習模型的訓練。當應用配置完畢之后，ViDi套件可以快速提供準確的結果，并保存圖像用于流程控制。

　　同時，ViDi套件還能夠克服計算能力的限制，一臺機器上只需使用一張GPU卡即可。ViDi套件可現場維護，并可在工廠車間進行再訓練，無需機器制造商或系統集成商干預。ViDi套件能夠基于高分辨率圖像(包括彩色圖像和熱圖)識別幾乎任何異常。此外，ViDi套件還能夠執行復雜的計數，并讀取難以讀取和變形的字符。ViDi套件提供定位、檢查、分類和OCR工具，這些工具既可以單獨工作，也可以與康耐視的其他視覺工具結合使用，用于解決復雜的視覺挑戰。

　　結論：

　　工業領域正越來越多地轉向深度學習技術，用于解決對于基于規則的傳統算法進行編程過于復雜、耗時且成本高昂的制造檢測應用。這將使制造商能夠以自動化方式解決以前無法編程的應用，降低誤差率，并加快檢測速度。深度學習技術使制造商能夠解決對傳統機器視覺而言富有挑戰性的應用，并可實現更高的可靠性和可重復性。