深度學習與傳統機器視覺有何不同 | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
![深度學習與傳統機器視覺有何不同](https://i.imgur.com/DERULla.jpg)
解決太難以使用基於規則的演算法撰寫程式的視覺應用;處理雜亂背景和組件外觀上的各種變化;維護應用和使用新的圖像資料在工廠現場預先訓練;採用新的 ...
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基本上,機器視覺系統仰賴工業相機內保護的數位感測器,利用專業光學件配置擷取圖像。這些圖像隨後都會送到個人電腦,以便專業軟體處理、分析,以及測量各種不同特徵,以進行決策。
不過,這些視覺系統都非常死板,並只限工廠自動化環境內的應用使用。傳統機器視覺系統在辨識一致且製造良好的組件時的表現穩定可靠。這類系統透過逐步篩檢和基於規則的演算法來運作,比人工檢測更具成本效率。
生產線上基於規則的機器視覺系統每分鐘可檢測數百個,甚至數千個組件。但依然根據基於規則的程式設計方法,解決這類視覺資料輸出的檢測問題,使得機器視覺適合用於:
引導:找到組件的位置與方向,和指定的誤差範圍比較,並確保所處的角度正確,以驗證裝配恰當。用來為其他機器視覺工具找出組件的主要特徵。 識別:讀取條碼 (一維)、DataMatrix 碼 (二維)、直接部件標識 (DPM) 以及印在組件、標籤及包裝上的字元。還可根據色彩、形狀或大小來識別項目。 測量:計算物件上兩個以上單點或幾何位置之間的距離,並判定這些測量結果是否符合規格。 檢測:找出產品中的瑕疵或其他不規則處,例如標籤是否正確地黏貼,或安全密封、封蓋存在與否等。深度學習使用基於範例的方法[1]來解決某些工廠自動化難題。運用神經網路,根據一組加上標籤的範例,教導電腦識別合格的圖像,深度學習將能分析缺陷、找到並分類物件,以及讀取列印的標識等。
實際上,這表示公司能嘗試檢測電子裝置螢幕,尋找掛擦、碎片或其他缺陷。即使背景不同,缺陷的尺寸、範圍、位置也各異,或遍及螢幕各處,都不成問題。使用深度學習,能考量那些預期的變化,進而辨識合格與有缺陷組件之間的差異。再者,像是不同種類的螢幕,想針對這類新目標訓練神經網路,只要拍攝一組新的參考圖片即可,就是這麼簡單。
因此,深度學習[2]特別擅長:
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