如今，各个行业的制造商和物流设施都在结合利用 AI 和机器视觉的力量，来获得竞争优势。通过同步部署这些技术，企业可以实现更良好的自动化，优化效率并改善质量管理。
AI 通过基于图像的分析来增强基于规则的机器视觉。当视觉系统接收到图像时，AI 软件将该图像与由“优”“劣”参考图像组成的数据库进行比较，然后输出结果。该学习过程将识别图案，并从参考图像中进行推断，使视觉系统能够区分检测对象中可接受和不可接受的异常。
此外，与基于规则的方法相比，嵌有 AI 技术的机器视觉解决方案不需要大量的编程和技术专业知识。边缘学习和深度学习是 AI 中的两项领先技术，能够帮助进一步简化高度变化性任务的自动化，以及解决因过于复杂和耗时而无法通过基于规则的算法进行编程的各种任务。
采用一套预先训练的算法，在设备上，即“边缘”进行处理。此技术易于设置，与基于深度学习的传统解决方案相比，所需的图像集更小（低至 5 至 10 张图像），并且所需的训练期也更短。即使不是视觉专家，即使未拥有这一领域的经验，也可训练边缘学习工具，并在几分钟内生成检测结果。
采用图形处理器 (GPU) 进行处理，让用户可以从详细的大型图像集（包含成百上千张图像）中构建复杂的神经网络。深度学习可以利用这些神经网络，快速有效地分析大量图像集，以探测细微多变的缺陷。
下载“深度学习工程工具包
