传统机器视觉与深度学习差异化对比

2023-01-05 16:37:48

　　深度学习视觉系统，通过大量图像训练可进行系统的自我升级，在处理产品新的缺陷类型时，通过系统自动提取缺陷特征后再进行检测。而传统的视觉系统，依赖于成熟且透明的编程，在处理一致且批量化的产品时能够可靠地运行。两者之间存在明显的差异性。

　　差别

　　传统机器视觉检测的技术应用主要体现在图像识别与检测、视觉定位、尺寸测量和物体分类。而深度学习视觉系统在传统机器视觉检测的基础上，还在图像处理中的深度学习应用、利用深度学习技术推理新缺陷类型、深度学习软件实现强大检测系统等方面有着极强的能力。与传统机器视觉系统方法相比，深度学习神经网络适应性更好，通用性更广。

　　使用步骤差异

　　深度学习视觉系统通过将采集和标注后的大量图片放进网络训练，查看训练结果，进行参数和网格结构的调节后，再次进行训练，重复操作后，得到最好的结果。而机器视觉系统人工分析图片特征，通过图像算法提取特征，最后根据特征的特定数值来区分物品。

　　深度学习在标注和训练的过程中，需要大量的图像信息进行分析，之后神经网络会自动提取和筛选特征，规划分割阈值。而机器视觉系统，在分析时不需要大量图片，只需要几种类型的典型图片和类别之间的临界图片，就可以进行检测。

　　适用性差异

　　基于深度学习的方法能让机器视觉应用更具适应性。深度学习视觉系统，可以在训练的过程中，独立地学习相关属性并进行系统的自我升级，而传统机器视觉系统需要人工选取和提取特征信息，才能将其训练为可以检测完整的物体的系统。