工厂自动化深度学习

从口袋中的手机到自动驾驶汽车的现实，消费经济已经开始利用深度学习神经网络的力量。深度学习已成为我们的手机和可穿戴设备中使用的语音、文本和人脸识别中的基本技术，并已开始用于更多其他应用，例如医疗诊断和网络安全，以及预测模式和做出关键的业务决策。同样的技术已在先进的制造实践中用于质量检查和其他判断性用途。

本质上，深度学习是教导机器做人类本能的事情，即通过实例学习。新的低成本硬件使我们能够部署生物启发式、多层“深层”神经网络以模仿人类大脑中的神经元网络。这为制造技术提供了惊人的新能力以识别图像、区分趋势，并做出明智的预测和决定。

在工厂自动化中，深度学习模型可以精确且重复地解决因太复杂而无法使用传统机器视觉系统进行编程和维护的困难视觉应用。深度学习模型可以区分不可接受的缺陷，同时能够处理复杂图案中的自然变化。并且无需重新编程核心算法即可容易适应新实例。

Cognex Deep Learning 针对工厂和制造商进行了优化。这项创新的技术将人类视觉检测的特异性和灵活性与计算机化系统的可靠性、一致性和速度相结合。它现在可以比人类或传统机器视觉解决方案更有效地判断部件位置，进行检查、分类和字符识别。

下载我们的免费白皮书工厂自动化深度学习，了解为什么先进的制造商都使用深度学习解决方案和人工智能解决最复杂的自动化挑战。