机器视觉深度学习在工业自动化中的优势？

深度学习VS机器学习HS1机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_

　　作为人工智能的下一步，机器学习被定义为可以在比标准计算机更少的人类交互下运行和处理的系统。那么，深度学习是机器学习的一种范式，是指利用模拟人脑的神经网络进行推理的系统。考虑到工业自动化，机器学习减少对人工干预的需求，而深度学习走得更远，专注完全消除人工干预。HS1机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_

　　工业4.0:深度学习是当前工业增长时代的支柱，允许小型成像自动化。机器学习和深度学习之间的主要权衡是，机器学习将需要更少的计算能力，而深度学习将需要更多的计算能力。HS1机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_

机器视觉的深度学习数据集HS1机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_

　　在深度学习的背景下，数据集是我们用来训练模型的数据。在你开始使用深度学习应用之前，你需要做很多严格的准备，这一切都从你的数据集开始。这是指包含应用程序所需功能的数据示例的集合。这些例子将用于训练和验证，它们应该包含尽可能多样的特征表示(好的和坏的)。 在任何深度学习机器视觉项目中，这些数据的目的都是训练卷积神经网络做出与任务意图和目的一致的推断，然后使用集合中更多的数据来测试和验证这些推断。和数据集一样，你成像的特征越复杂，就越容易利用深度学习。HS1机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_

　　例如，水果分类效果很好——瑕疵很容易识别，因此自动化通过或拒绝过程可以节省大量时间。而在工业缺陷检测中，通常要考虑许多实际成像过程中的问题，以及实际生产过程中的很多特定状况，数据集的采集和整理往往起着更为决定性的作用。HS1机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_