AI为所有人

一体化的解决方案使技术更加人性化

深入学习开辟了新的工业图像处理申请的新领域，以前只能以巨大的努力解决或根本不解决。古典图像处理的新的，基本上不同的方法对用户来说导致新的挑战 - 一个必要的重新思考。因此，ID介绍了一体化嵌入式愿景解决方案，其中每个用户可以在几个步骤中实现基于AI的图像处理，并且在没有编程知识的情况下，并将其用于作为嵌入式推断系统的相机。深度学习因而成为用户友好的。

计算机视觉和图像处理已经成为各个领域不可缺少的工具。图像处理系统越来越多地面对不断增长的产品和变体和有机对象，如水果、蔬菜或植物。传统的基于规则的图像处理方法如果要分析的图像数据变化过于频繁，而这些差异很难或不可能用算法来描述，那么它们很快就会达到极限。在这种情况下，由于不灵活的规则集，健壮的自动化是不可行的。即使这个任务对人们来说应该很容易解决。例如，一个孩子能够认出一辆车，即使他从来没有见过这种特殊的型号。如果孩子以前看过足够多的其他车型，这就足够了。

通过机器学习，做出灵活和独立决策的能力现在也可以转移到图像处理系统。利用神经网络和深度学习算法，我们可以教计算机看到、识别物体，并从它学到的东西中得出结论。像人类一样，这种“智能自动化”学习并决定经验值。

古典图像处理的差异
基于规则的图像处理的主要区别是识别图像特征的方式和何种图像特征以及如何表示学习知识。通过古典或“符号方法”，图像处理专家负责选择具有决定性的图像特征，并根据某些规则描述它们。许多行源代码都需要详细说明如何解决给定任务。因为该软件只能识别规则所涵盖的内容，所以在没有任何解释空间的情况下发生后续执行在定义的限制内。因此，实际的知识分子成就仅与图像专家留在谎言。

使用神经网络的过程是完全不同的。它们的优点是能够独立地学习哪些图像特征是重要的，以便得出正确的结论。然后我们谈到“非符号方法”，因为知识只是隐含的，不允许对学到的解决方案有任何见解。存储哪些特征、如何加权以及得出哪些结论只受训练图像的数量和内容的影响。深度学习算法识别和分析完整的图像内容，并根据出现的频率将识别的特征与要学习的“术语”关联起来。统计频率产生了我们所说的训练经验。谷歌的人工智能专家Cassie Kozyrkov在今年的里斯本WebSummit 2019上描述了机器学习作为一种编程工具。

因此，基于AI的机器视觉应用的开发需要重新思考。重要的是要理解结果的质量 - 即对象检测的速度和可靠性 - 取决于神经网络检测和结论的速度。这里，各个专业人士的知识发挥着非常果断的作用，谁必须为尽可能多的不同示例图片提供必要的数据集，包括所学习的术语。通过机器学习中的数据专家占用图像处理专家的经典方法的责任。

新挑战
但是，将机器学习引入自己的公司需要哪些(新)技能呢?将人工智能应用程序的开发分解成单独的步骤，实际上揭示了与传统方法相比，需要学习的任务和概念。图像数据的处理和准备以及神经网络的训练需要全新的工具和开发框架，这些工具和框架必须在合适的PC基础设施上安装和执行。尽管必要的说明和开源软件通常可以从云提供商或Github等平台免费获得，但它们只提供需要高度经验的基本工具。在一个合适的硬件平台上，不仅要创建培训结果，而且要执行和评估培训结果，都需要理解和了解硬件、软件及其接口。

立即启动机器学习一体化解决方案
IDS希望从新技术的第一步支持用户。IDS将深度学习经验和相机技术与一体化推理相机解决方案相结合。这使每个用户能够立即启动基于AI的图像处理。使用IDS NXT Ocean，IDS降低了入口屏障，并提供了易于使用的工具，用于在几分钟内创建推理任务，而无需多么知识，并立即在相机上执行它们。

这个概念基于三个重要组成部分:

• 一个易于使用的神经网络培训软件
• 以及智能摄像平台
• 包括一个在硬件方面执行神经网络的人工智能加速器。

所有组件都由IDS直接开发，旨在完美地一起工作。这使得用户和整体系统非常强大。

IDS NXT灯塔是一款基于云技术的训练软件，通过数据准备逐步引导人工智能以神经网络的形式进行训练。用户永远不会接触到任何基本工具，或者必须处理开发环境的安装。作为一个web应用程序，IDS NXT灯塔可以立即使用。在一个易于使用的工作流中，用户有足够的存储空间和培训所有项目的性能。登录，上传训练图片，标签，然后训练所需的网络。客户受益于由Amazon Web Services (AWS)运营的德国服务器的数据中心和网络架构，这是专门为满足数据保护和安全的最高标准而设计的。

通过一些配置设置，用户可以在简单的对话框中指定应用程序的速度和精度要求。IDS NXT灯塔完全独立地选择网络和设置必要的训练参数。训练结果已经让用户对训练的智能质量有了很好的预测，从而能够快速修改和重复训练过程。系统不断完善和升级。在不需要计划更新和维护阶段的情况下，每个人都可以获得最新版本的软件。用户可以完全专注于解决他的应用程序，而不必自己建立关于学习方法和人工智能的知识。

制造商在IDS NXT灯塔使用监督学习来训练神经网络。深度学习算法使用预定义的输入和输出对进行学习。在学习过程中，老师(在本例中是用户)必须为输入提供正确的函数值，方法是将正确的类分配给一个图片示例。经过训练，该网络能够以百分比的形式对图像数据进行预测，从而独立地进行关联。该值越高，预测越准确可靠。

该软件与IDS NXT相机家族里约热内卢& rome的无缝交互确保了快速成功。因为经过充分训练的神经网络可以上传并直接执行，而无需在这些摄像机上进行编程。因此，用户立即拥有了一个完整的嵌入式视觉系统，可以从捕获的图像数据中看到、识别并得出结果。有了它的数字接口，甚至连机器都可以直接控制。

嵌入式视觉混合系统
IDS为智能IDS NXT相机平台的FPGA开发了自己的AI核心，称为“深海核心”，该平台执行预先训练的神经网络硬件加速。这将全成熟的工业相机转变为高性能推理摄像机，使工业环境中的人工智能有用。图像分析进行分散，避免在传输过程中避免带宽瓶颈。基于IDS NXT平台的相机可以在结果的准确性和速度方面与现代桌面CPU保持速度，同时具有明显更小的空间和能耗。FPGA的重新编程性在未来的安全性，低经常性成本和上市时间方面提供了额外的优势。

IDS自己的软件和硬件的完美适应允许用户在培训前选择目标推理时间。ids nxt灯塔然后在考虑相机的AI核心性能时确保最佳训练设置。因此，用户期望在随后的推理期间期间没有惊喜，消除了对耗时的重新调整和重新训练的需求。一旦集成，IDS NXT系统仍然符合100％，并且在其对用户的行为中保持一致。特别是在工业技术经过的应用中，这是一个很大的优势。

由于硬件强大，嵌入式视觉平台远不仅仅是用于执行神经网络的推理相机。CPU-FPGA组合的功能集将根据他的下一个开发步骤中的需求来扩展，使用Vision应用程序。然后可以设置经常性视觉任务并快速更改。即使可以实现完全柔性的图像处理序列。例如，捕获的图像是首先预处理的，例如，在一个非常简单和快速的分类之前排序良好和坏的部分。如果发生错误，则可以重新加载更复杂的神经网络以以毫秒重新加载，以更详细地确定错误类并将结果传输到数据库。然后可以使用应用程序开发套件轻松实现自定义解决方案。然后，用户可以在仅几步中创建自己的个人视觉应用程序，并在IDS NXT摄像机上安装并运行它们。

IDS NXT摄像机被设计成混合系统，既可以使用经典图像处理进行图像数据预处理，又可以使用神经网络进行特征提取，从而在单个设备上高效地运行图像处理应用程序。

总结
IDS NXT Ocean为每个人提供有意义和用户友好的深度学习。IDS呈现出与彼此完全匹配的硬件软件组合。许多（新）应用领域的智能检测任务和自动化是第一次简化或实现的。在几个步骤且没有编程知识的情况下，可以创建和执行基于AI的图像处理解决方案。使用IDS NXT Lighthouse培训软件，制造商已经故意移动到云中，以便能够将存储空间和培训性能缩放到用户要求。此外，不需要安排更新和维护阶段，以便从持续改进中受益。这确保了最新版本的软件始终为每个用户提供准备。制造商还提供推理启动包，其中包含所有必要的组件作为基于AI的图像处理的第一步。带电源和镜头的相机以及IDS NXT Lighthouse的培训许可证 - 您需要立即开始使用的一切。思考推论！

IDS公司。
IDS公司成立于2007年，是IDS成像开发系统GmbH的子公司。IndustrialCamera制造商IDS成像开发系统GmbH开发出高性能，易于使用的宽度和3D摄像机，具有广泛的传感器和变体。几乎无限的范围占据了设备，工厂和机械工程领域的多个非工业和工业部门。除了成功的CMOS相机外，该公司还扩展其基于PortfolioWith Vision应用程序的智能相机。新颖的图像处理平台IDS NXT是免费可编程的，非常多功能。

IDS成立于1997年，是一家只有两个人的公司，现已发展成为一个独立的、通过iso认证的家族企业，拥有300多名员工。总部位于德国奥伯苏姆，是一个开发和生产基地。IDS在美国、日本、韩国和英国设有分支机构以及其他办事处，在全球都有分支机构。