关键要点
下面简要介绍了创新机器视觉和 AI 解决方案如何为现代制造商和物流团队带来成效：
- 边缘学习：在设备上进行处理，所需培训极少，非常适合快速、简单的检测。
- 深度学习：使用大型数据集和高级神经网络处理复杂的应用程序。
- AI 驱动的视觉：检测细微缺陷并优化质量控制，所需的编程极少。
- 简单易用： 通过自然语言处理可简化标签读取和检测设置。
- 竞争优势：结合 AI 和机器视觉，提升自动化水平和运营效率。
AI 通过基于图像的分析来增强基于规则的机器视觉。当计算机（或视觉系统）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。该学习过程将识别规律，并从包含注释的图像中进行推断，使计算机能够通过区分检测对象中可接受和不可接受的异常，来探测缺陷。
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会使用自然语言处理来读取和解释图像上的标签，而基于规则的方法则需要大量的编程和深厚的技术专业知识。因此，更广泛的用户群能够利用 AI 来实现工厂自动化。AI 中的两种前沿技术 - 边缘学习和深度学习 - 可以助力进一步简化自动化。
边缘学习 - 边缘学习是一种为方便使用而设计的 AI 技术。使用一套预先训练的算法，直接在设备上（即“在边缘”）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。
深度学习 - 深度学习是一种旨在自动执行复杂和高度定制的应用的 AI 技术。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。
欢迎阅读下方信息图，进一步了解这些技术，以及制造商如何使用 AI 获得竞争优势。