深度学习技术和卷积神经网络(CNN)让机器视觉识别更智能

随着人工智能技术的进步，深度学习技术（DL）和卷积神经网络技术(CNN)领域的人工智能（AI）被引入到机器视觉图像处理系统的应用中来,从而帮助机器学习和机器检测缺陷更加高效，使机器视觉识别的过程更加精确。也让使用这些技术的企业可以从智能化中获得更高的生产经营效益。

作为生产制造的“眼睛”的机器视觉软件已经成为技术的一个基本要素之一，处理非结构化数据，如相机生成的数字图像和视频的外部光学特征单独识别物体。所以机器视觉软件已经达到了非常高的精准识别率，因此，被广泛应用于故障检测、工件定位和机器人对象的自动处理。

分析和评估大数据

深度学习是机器学习的一个领域，使计算机能通过架构如卷积神经网络（CNN）学习。AI的特殊属性、机器学习和深度学习技术，全面分析和评估大量数据（大数据），从而能更有效的区分对象，区分图像检测中的良品跟不良品。这些数据图像的来源可以是数字图像信息以及从高速传感器、扫描仪、摄像机等快速传递的图像。

图一：深度学习技术和卷积神经网络（CNN）领域的人工智能（AI）被引入机器视觉图像处理系统来帮助学习和区分缺陷，使识别过程更加精确。

为了利用深度学习，卷积神经网络（CNN）首先必须经过大量数据的学习和训练。这个学习的过程涉及需要判定的一些外部特征，如颜色、形状、纹理和表面结构、表面样式等。把大量学习的数据对象分为不同的类别，根据这些特性来区分良品不良品更加高效。

将学习对象进行分类整理，即推理

深度学习过程能独立学习新事物，通过将样本图像和其他所有图像数据特征进行比较判别，就可以得出某一类的属性，这个过程被称为“推理”。

深度学习算法非常适合光学字符识别（OCR）的应用，即精确识别字母或数字的组合。所以现在智能交通识别车辆号码牌技术，识别食品饮料药品包装生产日期等字符打印有无缺陷技术，识别身份证，驾驶证，护照等等技术都已经相当成熟，我们的技术人员这些功能都可以轻松实现。你如果想学习或想应用该技术都可以联系外星眼机器视觉客服。

节省样本学习时间，有效地检测缺陷

以前学习样本时间长，难度大，但是有了深度学习之后，学习样本时间大大缩短，难度降低。缺陷的认定必定是一个耗时的过程，总有你想象不到的各种各样的缺陷和问题，有些肉眼甚至看不见。因为外观的缺陷，如小划痕，脏污，凹坑等不是你能提前准确地描述的。在过去专家必须手动查看成千上万的图像和程序算法，这花费时间人力和精力，效果还不一定好。

而深度学习技术和神经网络，能独立学习缺陷的某些特征，精确地定义了相应的问题缺陷。从而可以准确地检测不同类型的缺陷。这个学习的过程现在只需要几个小时。最大限度地减少学习样本所需的时间，并且识别准确率也远远高于手动编程设定的缺陷。

在汽车工程中应用，例如人眼难以辨别的微小的油漆缺陷检测。

在电路板、半导体和其他电子元件微小的划痕或裂纹，检测不良。

基于人工智能技术，如深度学习和卷积神经网络技术，提高优化了现代机器视觉解决方案。最新的机器视觉软件如Halcon中加入深度学习的模块，这将让机器视觉识别技术更加智能和成熟。

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