內(nèi)容摘要：
白皮書認(rèn)為，機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用當(dāng)前已經(jīng)遍布工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)，大大提高了生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度，中國的機(jī)器視覺市場目前仍處于持續(xù)高速增長階段。
機(jī)器視覺按功能和場景主要分為四大類：識別、定位、測量、檢測，目前這幾大應(yīng)用方向均面臨著精度越來越高、速度越來越快、準(zhǔn)確率要求越來越高的挑戰(zhàn)，而解決這一問題的最核心關(guān)鍵點(diǎn)，就是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。
白皮書中分析，深度學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)楫惓z測、圖像分類、缺陷檢測和物體定位，并根據(jù)維視智造多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，指出了AI工業(yè)視覺落地幾大痛點(diǎn)——額外的硬件、發(fā)熱量和功耗、大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及大量的人工標(biāo)注工作。而落地的關(guān)鍵則在于向基于CPU進(jìn)行訓(xùn)練及推理，缺陷檢測深度學(xué)習(xí)過濾及圖像自動采集標(biāo)注等三個(gè)技術(shù)領(lǐng)域?qū)で笸黄啤?/p>
為給行業(yè)人士做出更明確的指導(dǎo)，白皮書對AI工業(yè)視覺解決方案的架構(gòu)及組成方式、實(shí)施流程進(jìn)行了重點(diǎn)分析與說明，并列舉了多個(gè)典型應(yīng)用場景，詳細(xì)展示其技術(shù)操作流程。
最后，白皮書預(yù)測，深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療、生命科學(xué)、食品、假冒檢驗(yàn)和木材分級等行業(yè)都將有很好的發(fā)展前景，此項(xiàng)技術(shù)將原來對產(chǎn)品一致性要求高的應(yīng)用場景進(jìn)行了數(shù)倍的擴(kuò)展，必將在短時(shí)間內(nèi)帶來工業(yè)視覺的爆發(fā)式增長。
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