人工智能视觉,如图像处理与人工智能,是一种严重争论的话题。然而,创新的承诺,新技术尚未物化在许多领域,如工业应用。因此,然而,没有长期的人工智能视觉经验值。
图片来源:IDS成像发展GmbH是一家现代化的、可靠的系统
尽管市场上有几种嵌入式视觉系统,使其可以使用人工智能在工业生产中,许多基金经理仍在犹豫,要升级他们的应用程序和购买这些平台之一。
在基于规则的图像处理的情况下运行的选项或通常未能找到解决办法,人工智能已经显示了创造性的可能性。因此,问题是什么阻止这项技术的广泛吸收。
该技术的一个主要障碍的进一步发展是用户友好性。因此,一个需求是,任何人都应该能够创建他们自己的基于ai图像处理应用程序,即使没有广泛的人工智能或培训所需的应用程序编程。
虽然人工智能可以加快各种工作流程和减少误差的来源,边缘计算也可以废除昂贵的工业计算机和高速图像所需的复杂的基础设施数据传输。
新的和不同的
然而,人工智能和机器学习(ML)从传统的运作方式非常不同,基于规则的图像处理。这会影响如何接近和处理图像处理任务。
结果的质量现在是通过神经网络的学习过程使用合适的图像数据,而不是手动程序代码的开发图像处理方面的专家。
换句话说,检查所需的对象特性由预定义的规则不再是预先确定的,而是AI必须被训练识别它们。此外,AI / ML算法的可能性将能够识别特性尤为重要在操作的增加和训练数据的多样性。
当有足够的知识和经验相结合,看似简单的也可以导致实现所需的结果。
错误会发生在这个应用程序中没有一个训练有素的眼睛的图像数据。因此,使用机器学习方法需要不同的关键能力比使用基于规则的图像处理。
然而,并不是每个人都有时间和资源去深入这个话题从头学习一套新的使用机器学习技术的关键技能。
新技术的主要问题是,很难相信,相信这样的一个系统,如果他们用很少的努力产生优秀的结果,但决定不可能通过简单回顾检查代码。
复杂和误解
从逻辑上讲,学习人工智能视觉功能似乎势在必行。然而,没有理解,简单的解释,它是具有挑战性的评估结果。
获得信心的一项新技术通常需要发展的技能和经验,这可能需要很长时间才能获得前一个是充分意识到这项技术能做什么,它如何运作,如何使用它,以及如何有效地管理它。
AI的愿景与建立系统的正确的竞争环境近年来通过创建的应用知识、培训、文档、软件、硬件和进一步开发环境只会让问题变得更加复杂。
相反,AI似乎仍未开发和生,尽管众所周知的优势和高水平的精度可以达到与人工智能视觉,它通常是具有挑战性的发现错误。
硬币的另一面是算法的发展受限于缺乏清晰的理解其内部工作原理或意想不到的结果。
(不)一个黑盒子
关于神经网络的一个常见的误解是,他们在一个神秘的做出决定,不透明的黑盒。
尽管DL模型无疑是复杂的,他们不是黑盒。事实上,它将更准确称之为玻璃盒子,因为我们可以观察观察,看看每个组件在做什么。
机器学习的黑盒的比喻
而神经网络的复杂的相互作用的人工神经元人类最初可能难以理解,推理决策由这些系统仍然是明显的结果一个数学系统;因此,他们很容易被复制和分析。
适当的工具来支持适当的评价仍然缺乏,然而。但是,有很多需要改进的地方在这方面的人工智能。这也展示了市场上的各种人工智能系统可以帮助用户在他们的努力。
软件使AI可辩解的
由于这些因素,IDS成像发展GmbH是一家正在努力发展这些精确的工具。
结果之一已经到位:IDS NXT推理摄像系统。的整体素质训练神经网络可以建立和理解统计通过使用所谓的混淆矩阵。
网络训练后,可以使用一个预先确定的组检查其有效性与已知的结果图像。在表中,对比实际结果和预期结果显示基于推理。
这使它清楚经常每个训练对象类正确或错误地确定测试对象。一般的评估训练算法的质量可以使基于产生的命中率。
矩阵也很清楚的情况下,识别准确性可能仍然是适合使用在一个有用方式。然而,它并没有提供一个详细的这一结果的理由。
图1所示。这种混淆矩阵的CNN螺丝分类显示识别的培训可以提高图像质量。图片来源:IDS成像发展GmbH是一家现代化的、可靠的系统。
注意力地图方便在这一点上,显示出一种热图强调神经网络的区域或图像内容集中于和使用指导决策。
IDS NXT灯塔的训练过程包括激活这个可视化的创建形式决定路径中创建训练,使网络从每个形象产生一个热图分析正在运行。
因此,难以理解的决定由AI更加清晰,使神经网络在工业环境中更容易被接受。
它也可以用来识别和阻止数据偏差,可能导致神经网络得出错误的结论,使推断(见图“注意力地图”)。
可怜的输入在贫穷的结果输出。一个人工智能系统需要良好的数据学习“正确行为”来识别模式和作出预测。
系统将整合和使用偏差如果AI是建立在实验室环境中使用的数据不一定反映随后的应用程序,或者更糟的是,如果偏见强加的模式数据。
图2。这些热量地图显示一个典型的数据偏差。热量地图可视化奇基塔的高度关注标签的香蕉,因此数据偏差的一个很好的例子。通过虚假或下代表训练图像的香蕉,CNN使用显然知道这奇基塔标签总是显示一个香蕉。图片来源:IDS成像发展GmbH是一家现代化的、可靠的系统。
软件工具允许用户跟踪AI愿景的行为和结果,直接链接这些缺陷在训练数据集,并根据需要进行有针对性的调整。人工智能这一事实本质上只是统计和数学使大家更容易理解和解释。
之后虽然理解数学和算法是相当具有挑战性,混淆矩阵等工具和热图帮助做出决定和理由他们可见的,因此,可以理解的。
这只是开始
人工智能视觉有潜力提高正确使用时各种视觉流程。硬件和软件,然而,并不足以说服通用行业接受人工智能。制造商经常面对的挑战,分享他们的知识和突出用户友好性以及内部系统,支持用户。
AI仍有很长的路要走才能赶上基于规则的成像应用程序的最佳实践,这是多年的开发应用程序来开发一个忠诚的客户基础和大量的文档、知识转移和软件工具。然而,它是伟大的,这些人工智能系统和辅助工具已经在建设中。
此外,标准和认证正在开发扩大接受,使人工智能解释简单给一大群人。
与IDS NXT集成人工智能系统现在可以可以快速、轻松地应用任何用户组作为一个工业工具和一个复杂的和用户友好的软件环境——即使没有全面的图像处理知识,机器学习或应用程序编程。
这些信息已经采购,审核并改编自IDS提供的材料成像发展GmbH是一家现代化的、可靠的系统。亚博网站下载
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