機器視覺技術(shù)用計算機來分析一個圖像，并根據(jù)分析得出結(jié)論。現(xiàn)今機器視覺有兩種應(yīng)用：機器視覺系統(tǒng)可以檢測零件和產(chǎn)品，在此光學(xué)器件允許處理器更準確的觀察目標(biāo)并對觀測物做出是合格還是不合格的判斷;機器視覺也可以用來創(chuàng)造一個部件，即運用復(fù)雜光學(xué)器件和軟件相結(jié)合直接指導(dǎo)制造過程。深圳盈泰德科技有限公司作為專業(yè)的機器視覺檢測設(shè)備提供商，接下來為你詳細介紹一下機器視覺檢測設(shè)備的工作過程。

　　深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　最近幾年我們用于機器視覺研究的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集在質(zhì)量和數(shù)量上都有了很大的提升。這些提升在很大程度上依賴于眾籌的發(fā)展，增大被標(biāo)記的圖片樣本數(shù)量到幾百萬張。一個好的數(shù)據(jù)集集——ImageNet——包括幾萬種類別的幾百萬張被標(biāo)記過的圖片。

　　在ImageNet數(shù)據(jù)集社區(qū)經(jīng)過幾年的慢速發(fā)展后，在2012年，Krizhevsky等人引爆了這個領(lǐng)域。他們展示了通用GPU計算結(jié)合對算法的微小改變就能夠訓(xùn)練比以前更多層次的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他們對ImageNet的1000個類別進行準確測試，
其結(jié)果是一個里程碑式的跨越。這引起了很多大眾媒體的關(guān)注，甚至帶來了大量創(chuàng)業(yè)公司的并購。之后，深度學(xué)習(xí)在機器視覺領(lǐng)域開始變成一個熱門課題，最近的很多論文擴大了目標(biāo)定位、人臉識別和人類的姿態(tài)估計的研究方法。

　　未來展望

　　毫無疑問深度卷積神經(jīng)網(wǎng)路是強而有力的，然而它能夠完全解決機器的視覺問題嗎?我們可以確定的是深度學(xué)習(xí)會在未來幾年繼續(xù)流行，并且將會在未來幾年推動相關(guān)的技術(shù)的發(fā)展，但是我們相信這還需要一些路要走。雖然我們僅僅能夠推測未來會發(fā)生什么改變，但是可以確定的是我們已經(jīng)能看到的一些趨勢。

　　表示方法：目前這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能夠識別一些相對簡單的圖像內(nèi)容，還不能更深層次的理解圖片中各個目標(biāo)對象之間的關(guān)系以及特定個體在我們生活中所扮演的角色(比如，我們不能根據(jù)圖片中的人的頭發(fā)都是很有光澤并且都拿著吹風(fēng)機就簡單的認為這些人的頭發(fā)是濕的)。
新的數(shù)據(jù)集
比如微軟的“CoCo“，可以通過提供“非典型”圖片的單個目標(biāo)對象的更多細節(jié)標(biāo)簽來進一步改善這種狀況，比如，這些圖片包含多個并不是居于最突出位置的目標(biāo)對象。

　　在未來的日子里，盈泰德致力于打造中國機器視覺行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)品牌，為企業(yè)提供一站式的機器視覺整體解決方案，不斷地為機器視覺行業(yè)的推廣和發(fā)展做出應(yīng)有的貢獻。我們?nèi)詴ㄆ谂e辦各類機器視覺相關(guān)培訓(xùn)研討會議，始終孜孜不倦地在機器視覺行業(yè)辛勤耕耘，不斷開拓創(chuàng)新，研發(fā)完善產(chǎn)品線適應(yīng)各類行業(yè)應(yīng)用，始終保持行業(yè)領(lǐng)先水平和充足的市場占有率，也為智能制造的實現(xiàn)和普及添磚加瓦。

　　本文來源于網(wǎng)絡(luò)

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