人工智能在机器视觉中的应用

人工智能(AI)技术开始进入广泛行业的视觉应用，扩展了现有的功能，并为机器视觉开辟了全新的可能性。

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。人工智能正在帮助机器视觉技术进入新的领域。

在机器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，这种环境依赖于机器视觉来识别工厂内和整个货物流动过程中的各种物体。

此外，视觉系统实际识别物体的能力，以及物体中的各种缺陷，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力和盈利能力。

人工智能如何应用于机器视觉系统

人工智能可以与视觉系统一起以多种方式使用。如上所述，检测应用程序是人工智能有利可图的首批工作之一，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有所下降，使得机器学习比以往任何时候都更容易用于检测应用。

人工智能应用于视觉系统的另一种方式是持续改进识别应用。这几乎可以部署在视觉系统用于物体识别的任何场景中。通常，不正确的预测可以被识别，并与记录的数据相关联，因此视觉系统可以根据自己的错误不断学习和改进自己。

当然，还有许多其他方式可以将AI与视觉系统结合使用，但物体识别任务的检测应用和持续改进是最常见和最实际的用途。

这篇文章最初出现在AIA网站上。友邦保险是先进自动化协会(A3)。A3是CFE Media的内容合作伙伴。由Chris Vavra编辑，生产编辑，控制工程，cvavra@cfemedia.com．

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