AI深度学习机器视觉解决方案

在工业互联网中，设备每天承担大量的生产任务。高度自动化的生产流程依赖机器视觉来可靠识别生产过程中的各种对象，从而提高效率，降低工作流程的复杂性。机器视觉软件已经变得必不可少。它的工作速度非常快，并在各种生产任务执行中实现精准可靠的识别率。

光学字符识别（OCR）是机器视觉的关键技术之一。生产线上不同的字体、语言、大小、颜色和形状的识别给OCR带来了一些挑战。基于OCR的深度学习提供了一种新的方法通过图像标记、训练和推理过程，降低了复杂性，提高了工厂生产的可靠性，在培训过程中将使OCR系统更加智能化和自适应。

缺陷检测是另一个挑战。由于质量检测过程不可测量及预测，到目前为止，人工目测仍然在质量控制过程中占主导。而深度学习技术的通用性加上越来越多的可用数据集，使得训练模型在分类不同类型的缺陷时变得更加稳健和有效。

为了降低光学字符识别和缺陷检测的复杂性，提高一致性和灵活性。深度学习机器视觉解决方案采用了一种新的方法：从图像标注、训练到推理。在深度学习过程中，系统分析带有标注特定对象身份标签的图像数据，在待识别对象上“训练”相应的模型。通过分析所有图像数据的特点，可以得出关于某一类图像性质的结论。这个过程大大提高了识别率，被称为“推理”。训练模型部署完成后，推理引擎能够对相似的图像进行有效的识别，并在原始数据集之外收集新图像生成新的训练模型。

图灵慧眼深度学习机器视觉解决方案包括云端用于图像训练的性能强悍的工业主机，以及边缘端可定制硬件产品，以简化深度学习模型的开发和部署。用户可以从更高程度的自动化中获益，提高生产力，并在整个生产线中对更广泛的对象进行更可靠的标识、分配和处理。