社论
2013年起
BlueBay Automation提供一系列高质量的自动化产品，并提供广泛的增值服务选择。BlueBay代表了我们市场上最全面的工业技术和产品知识库。工业自动化是我们的核心业务。我们相信自动化业务的成功需要100%的管理承诺，BlueBay代表了这一承诺。考虑到这一点，人们很快意识到BlueBay Automation正在为客户提供增值自动化解决方案，以取代现有的产品分销商。这些解决方案通常涉及机器/运动控制、HMI和VFD应用。
内容类别:
工业:
N/A
应用程序:
N/A
基于规则的vs.基于人工智能的机器视觉
发布02/05/2023
机器视觉有两种主要方法:基于规则的和基于人工智能的
基于规则的机器视觉是一种传统的方法，使用预定义的规则或算法来识别和分类图像中的对象。这包括编写代码或创建流程图，以指定软件处理图像时应该采取的确切步骤，并根据视觉信息做出决定。“规则”是根据预期结果创建的，软件遵循这些规则对对象进行分类并做出决策。
优点:
简单易懂。
高度可预测和可靠。软件每次都遵循相同的规则。
非常适合需要高速处理和低延迟的应用程序。
缺点:
不是很灵活，需要手动进行更改。
很难创建能够处理所有可能场景的规则，特别是在复杂和动态环境中。
在处理图像质量变化或相似但不完全相同的对象时不是很有效。
人工智能机器视觉它也被称为深度学习或机器学习，是一种较新的机器视觉方法，使用人工神经网络自动学习如何识别和分类图像中的物体。该软件在一个大型图像数据集上进行训练，并通过调整内部参数来学习如何识别物体。该软件利用这些知识，根据以前从未见过的新图像做出决策。
优点:
高度灵活，能自动适应不断变化的环境。
处理图像质量的变化和相似但不完全相同的对象。
在复杂和动态环境中非常有效。
缺点:
训练过程可能很耗时，需要大量的图像数据集。
结果可能是不可预测的，因为软件是根据它学到的信息做出决策，而不是遵循一组预定义的规则。
软件可能并不总是做出正确的决策，特别是在训练数据有偏差或模型过度拟合数据的情况下。
两种方法都有各自的优点和缺点，方法的选择取决于应用程序的特定需求。
基于人工智能的视觉正在为几年前还不可能实现的应用打开大门。缺陷检测(质量检测)特别适合基于AI的视觉方法。
BlueBay目前正在与一家制造商合作，对玻璃容器在传送带上快速移动时的十几处缺陷进行质量检测。这个过程目前都是手动的，非常耗时，而且对操作人员来说有些主观。
通过实现基于人工智能的视觉方法，我们可以用数千张“好”和“坏”图像来教会数据库，使算法能够快速分析大量数据，并检测可能表明缺陷的模式。
这种方法的主要好处是提高产品质量和提高制造过程中的效率。由于这些原因，许多基于AI的视觉解决方案具有极快的ROI。
在BlueBay Automation，我们代表SensoPart、LMI Technologies、Asyril、Neurala等公司的AI视觉解决方案。如果您有一个视觉应用程序，想要评估基于AI的视觉方法，请联系我们。https://bluebay-automation.odoo.com/contact-our-team-today