近年來，人工智能領域廣泛活躍，除了對“機器崛起”的恐懼之外，不得不說人工智能在很多方面都讓人們受益頗多。AI并沒有像人們擔心的那樣“接管”社會，隨著數據存儲和處理能力的提升，AI無處不在，包括智慧工廠、智慧交通、智慧物流、智慧能源等。

人工智能技術的應用將使機器視覺在很多場景下超越現有的解決方案，并能夠勝任更具挑戰性的應用。其中，深度學習技術以其強大的影響力以及對視覺行業和AI領域的巨大影響，得到了眾多機器視覺專業人士的認可。未來深度學習技術將在監控、自動駕駛、醫療診斷、智慧農業等領域有更好的應用。

深度學習

一種機器學習的技術

深度學習的概念對于機器視覺來說相對較新，但對機器學習來說絕對不是新概念。深度學習是機器學習的一種特殊類型，是人工智能的一種。

在短短幾年內，深度學習已經在很多領域比任何傳統算法可以更好地對圖像進行分類處理，而且可能很快就可以超越人工檢查。

深度學習軟件使用多層神經網絡，根據人類檢查員標記的圖像來識別好圖像和壞圖像。這些數據集通常包含每個缺陷類型至少100個圖像，通過網絡訓練，以創建一個模型，對每個輸入圖像中的對象進行分類，并確保高水平的可預測性。

不得不說，深度學習為傳統的機器視覺技術帶來了希望，因為它與使用基于規則方法的傳統圖像處理算法不同。在傳統的機器視覺中，需要手動設計特征。

隨著工業自動化水平的不斷提高， 傳統機器視覺邏輯簡單的局限性，無法適用于隨機性強、特征復雜的工作任務。

• 無法預測模板中不存在的樣本

當圖像模板不足以覆蓋可能出現的所有樣本時，缺陷特征就很難通過提前設定的方式實現。

• 無法分析不規則、無規律的圖像

當圖像不規則、無規律時，很難按照經驗手動設計特征，直接輸出映射關系。

然而，在深度學習中，我們的訓練輸入不再是常規數據，它可能是語言、對話語料庫、圖像或視頻。因此，深度學習的核心任務是找到一個能把我們的輸入轉化為正確輸出的模型。

目前，機器視覺用戶已經可以在市場上找到深度學習系統軟件。例如，第一款深度學習工業圖像分析平臺-矩視智能低代碼平臺，以人工智能技術為核心，為開發者提供圖像采集、圖像標注、算法開發、算法封裝和應用集成的一站式完整工具鏈。

相較于傳統機器視覺解決方案，深度學習的另一個優點是可以減少開發機器視覺程序所需的時間。通常來說，大多數機器視覺應用程序需要60多天的軟件開發和可行性測試，而采用矩視智能低代碼平臺10分鐘內就可以完成開發。

人工智能趨勢下深度學習如何拓展機器視覺AI在機器視覺中的適用性依賴于機器學習技術，更準確的說是深度學習能力。從最廣泛的層面上來說，AI可以被定義為計算機模擬人類智能的能力。機器學習使計算機能夠在沒有明確編程的情況下進行操作。而深度學習，是機器學習的一個子領域，使計算機能夠從經驗中不斷學習。

此前，傳統的機器視覺系統使用一致且制造精良的零件可靠地執行，隨著異常和缺陷庫的增長，應用程序變得難以編程。對于需要人類視覺以及計算機速度和可靠性的復雜情況，深度學習將被證明是一個真正改變游戲規則的選擇。傳統的機器視覺系統依賴于放置在帶有特定光學元件的工業相機內的數字傳感器獲取圖像，這些圖像被輸入PC，通過專門的軟件處理，分析，測量各種決策特征。機器視覺系統可靠、一致且保障制造精良的零件，但這些都需要通過逐步過濾和基于規則的算法運行。一旦遇到檢測具有復雜表面紋理和外觀變化的視覺相似部件時，對于傳統機器視覺來說卻是一個嚴峻的挑戰。由于難以分離的多個變量(光照、顏色變化、曲率或視野)，一些缺陷檢測難以用傳統的機器視覺系統編程來解決。在這里，深度學習帶來了更為合適的工具。

解決視覺應用程序中傳統算法難以進行編程的問題。處理令人困惑的背景和零件外觀的變化。維護應用程序并在工廠車間重新訓練新的圖像數據。無需重新編程核心網絡即可適應新的示例。

一個典型的工業例子：尋找電子設備屏幕上的劃痕。

這些缺陷在大小、范圍、位置或具有不同背景的屏幕之間都有所不同。考慮到這些變化，深度學習將檢測出壞的部分。此外，在一個新的目標上訓練網絡就像拍攝一組新的參考圖片一樣簡單。隨著制造商需要更智能，準確和可重復的視覺系統，深度學習軟件越來越受歡迎，終端用戶最收益的軟件一般會具有這幾點特征：可以在幾分鐘內自動編程視覺系統、專為難以解決的應用而設計、更易于配置、容忍變化。目前市面上基于人工智能技術的平臺并不是很多，矩視智能低代碼平臺是將傳統PC-Based的軟件形態，升級為云端SaaS形態，并在行業內大范圍積累數據，并運用數據讓產品更加“傻瓜化”，進一步降低機器視覺的使用門檻，以此良性循環。

挑戰與未來

隨著AI在機器視覺方面的興起，該技術將適用于更多的檢測任務，最終超越工業自動化領域。而深度學習在醫療、生命科學、食品、假冒檢驗和木材分級等行業都將有很好的發展前景。許多機器視覺專業人士已經認識到AI和深度學習將對視覺行業帶來重要的影響，但他們認為AI的全部潛力可能至少要在3到5年之后才會爆發。此外，AI也并不是解決所有傳統機器視覺和圖像處理問題的唯一方法。AI系統的兩個主要缺點，首先，需要大量的培訓，需要創建專家團隊，成本較高，耗時較長。其次，一旦被訓練完，發現分類失敗，就很難解決這個問題。所以，雖然人工智能在機器視覺中變得越來越普遍，但也應該根據企業自身的情況有側重的發展。