机器视觉技术用计算机来分析一个图像,并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用:机器视觉系统可以检测零件和产品,在此光学器件允许处理器更准确的观察目标并对观测物做出是合格还是不合格的判断;机器视觉也可以用来创造一个部件,即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。深圳瑞视特科技有限公司作为专业的机器视觉检测设备提供商,接下来为你详细介绍一下机器视觉检测设备的工作过程。

  深度神经网络

  最近几年我们用于机器视觉研究的训练数据集在质量和数量上都有了很大的提升。这些提升在很大程度上依赖于众筹的发展,增大被标记的图片样本数量到几百万张。一个好的数据集集——ImageNet——包括几万种类别的几百万张被标记过的图片。

  在ImageNet数据集社区经过几年的慢速发展后,在2012年,Krizhevsky等人引爆了这个领域。他们展示了通用GPU计算结合对算法的微小改变就能够训练比以前更多层次的卷积神经网络。他们对ImageNet的1000个类别进行准确测试,
其结果是一个里程碑式的跨越。这引起了很多大众媒体的关注,甚至带来了大量创业公司的并购。之后,深度学习在机器视觉领域开始变成一个热门课题,最近的很多论文扩大了目标定位、人脸识别和人类的姿态估计的研究方法。

  未来展望

  毫无疑问深度卷积神经网路是强而有力的,然而它能够完全解决机器的视觉问题吗?我们可以确定的是深度学习会在未来几年继续流行,并且将会在未来几年推动相关的技术的发展,但是我们相信这还需要一些路要走。虽然我们仅仅能够推测未来会发生什么改变,但是可以确定的是我们已经能看到的一些趋势。

  表示方法:目前这些神经网络只能够识别一些相对简单的图像内容,还不能更深层次的理解图片中各个目标对象之间的关系以及特定个体在我们生活中所扮演的角色(比如,我们不能根据图片中的人的头发都是很有光泽并且都拿着吹风机就简单的认为这些人的头发是湿的)。
新的数据集
比如微软的“CoCo“,可以通过提供“非典型”图片的单个目标对象的更多细节标签来进一步改善这种状况,比如,这些图片包含多个并不是居于最突出位置的目标对象。

  在未来的日子里,瑞视特致力于打造中国机器视觉行业领导品牌,为企业提供一站式的机器视觉整体解决方案,不断地为机器视觉行业的推广和发展做出应有的贡献。我们仍会定期举办各类机器视觉相关培训研讨会议,始终孜孜不倦地在机器视觉行业辛勤耕耘,不断开拓创新,研发完善产品线适应各类行业应用,始终保持行业领先水平和充足的市场占有率,也为智能制造的实现和普及添砖加瓦。

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