视觉应用中的人工智能入门

人工智能(AI)技术正开始进入广泛行业的视觉应用，在现有能力的基础上进行扩展，并在视觉领域开辟全新的可能性。

人工智能技术主要以机器学习和深度卷积神经网络的形式出现，以帮助视觉系统学习、区分物体，甚至识别物体。人工智能正在帮助视觉技术进入前所未有的领域。

是什么推动了人工智能在视觉应用中的应用?

在视觉系统中使用人工智能的一个主要原因是工业物联网(IIoT)的兴起。工业物联网的特点是在高度自动化的环境中进行机器对机器的通信，这种通信依赖于机器视觉来识别工厂内和整个货物流动过程中的广泛对象。

此外，视觉系统实际识别物体的能力，以及物体的各种缺陷，可以显著提高视觉系统的准确性。例如，对于检测应用，这种准确性直接转化为生产率和利润。

人工智能如何应用于视觉系统?

人工智能可以与视觉系统一起用于许多方面。如前所述，检测应用是人工智能已经盈利的首批工作之一，特别是在利用机器学习算法进行缺陷检测和分类时。由于工业物联网的进步，在过去几年里，获取和标记大型数据集的成本已经下降，使得机器学习比以往任何时候都更容易用于检测应用。

人工智能在视觉系统中的另一个主要用途是持续改进识别应用。这可以部署在视觉系统用于物体识别的几乎任何场景中。通常，不正确的预测可以被识别出来，并与记录的数据相关联，因此视觉系统可以在自己的错误基础上不断学习和改进自己。

当然，还有许多其他方法可以将AI与视觉系统结合使用，但对物体识别任务的检查应用和持续改进是最常见和实际的应用。

人工智能是一项革命性的技术，它将改变我们在全球几乎所有类型的部署中使用视觉系统的方式。人工智能增强了视觉系统的能力，使它们更智能、更灵活并不断改进。

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