近年来，人工智能领域广泛活跃，除了对“机器崛起”的恐惧之外，不得不说人工智能在很多方面都让人们受益颇多。AI并没有像人们担心的那样“接管”社会，随着数据存储和处理能力的提升，AI无处不在，包括智慧工厂、智慧交通、智慧物流、智慧能源等。

人工智能技术的应用将使机器视觉在很多场景下超越现有的解决方案，并能够胜任更具挑战性的应用。其中，深度学习技术以其强大的影响力以及对视觉行业和AI领域的巨大影响，得到了众多机器视觉专业人士的认可。未来深度学习技术将在监控、自动驾驶、医疗诊断、智慧农业等领域有更好的应用。

深度学习

一种机器学习的技术

深度学习的概念对于机器视觉来说相对较新，但对机器学习来说绝对不是新概念。深度学习是机器学习的一种特殊类型，是人工智能的一种。

在短短几年内，深度学习已经在很多领域比任何传统算法可以更好地对图像进行分类处理，而且可能很快就可以超越人工检查。

深度学习软件使用多层神经网络，根据人类检查员标记的图像来识别好图像和坏图像。这些数据集通常包含每个缺陷类型至少100个图像，通过网络训练，以创建一个模型，对每个输入图像中的对象进行分类，并确保高水平的可预测性。

不得不说，深度学习为传统的机器视觉技术带来了希望，因为它与使用基于规则方法的传统图像处理算法不同。在传统的机器视觉中，需要手动设计特征。

随着工业自动化水平的不断提高， 传统机器视觉逻辑简单的局限性，无法适用于随机性强、特征复杂的工作任务。

• 无法预测模板中不存在的样本

当图像模板不足以覆盖可能出现的所有样本时，缺陷特征就很难通过提前设定的方式实现。

• 无法分析不规则、无规律的图像

当图像不规则、无规律时，很难按照经验手动设计特征，直接输出映射关系。

然而，在深度学习中，我们的训练输入不再是常规数据，它可能是语言、对话语料库、图像或视频。因此，深度学习的核心任务是找到一个能把我们的输入转化为正确输出的模型。

目前，机器视觉用户已经可以在市场上找到深度学习系统软件。例如，第一款深度学习工业图像分析平台-矩视智能低代码平台，以人工智能技术为核心，为开发者提供图像采集、图像标注、算法开发、算法封装和应用集成的一站式完整工具链。

相较于传统机器视觉解决方案，深度学习的另一个优点是可以减少开发机器视觉程序所需的时间。通常来说，大多数机器视觉应用程序需要60多天的软件开发和可行性测试，而采用矩视智能低代码平台10分钟内就可以完成开发。

人工智能趋势下深度学习如何拓展机器视觉AI在机器视觉中的适用性依赖于机器学习技术，更准确的说是深度学习能力。从最广泛的层面上来说，AI可以被定义为计算机模拟人类智能的能力。机器学习使计算机能够在没有明确编程的情况下进行操作。而深度学习，是机器学习的一个子领域，使计算机能够从经验中不断学习。

此前，传统的机器视觉系统使用一致且制造精良的零件可靠地执行，随着异常和缺陷库的增长，应用程序变得难以编程。对于需要人类视觉以及计算机速度和可靠性的复杂情况，深度学习将被证明是一个真正改变游戏规则的选择。传统的机器视觉系统依赖于放置在带有特定光学元件的工业相机内的数字传感器获取图像，这些图像被输入PC，通过专门的软件处理，分析，测量各种决策特征。机器视觉系统可靠、一致且保障制造精良的零件，但这些都需要通过逐步过滤和基于规则的算法运行。一旦遇到检测具有复杂表面纹理和外观变化的视觉相似部件时，对于传统机器视觉来说却是一个严峻的挑战。由于难以分离的多个变量(光照、颜色变化、曲率或视野)，一些缺陷检测难以用传统的机器视觉系统编程来解决。在这里，深度学习带来了更为合适的工具。

解决视觉应用程序中传统算法难以进行编程的问题。处理令人困惑的背景和零件外观的变化。维护应用程序并在工厂车间重新训练新的图像数据。无需重新编程核心网络即可适应新的示例。

一个典型的工业例子：寻找电子设备屏幕上的划痕。

这些缺陷在大小、范围、位置或具有不同背景的屏幕之间都有所不同。考虑到这些变化，深度学习将检测出坏的部分。此外，在一个新的目标上训练网络就像拍摄一组新的参考图片一样简单。随着制造商需要更智能，准确和可重复的视觉系统，深度学习软件越来越受欢迎，终端用户最收益的软件一般会具有这几点特征：可以在几分钟内自动编程视觉系统、专为难以解决的应用而设计、更易于配置、容忍变化。目前市面上基于人工智能技术的平台并不是很多，矩视智能低代码平台是将传统PC-Based的软件形态，升级为云端SaaS形态，并在行业内大范围积累数据，并运用数据让产品更加“傻瓜化”，进一步降低机器视觉的使用门槛，以此良性循环。

挑战与未来

随着AI在机器视觉方面的兴起，该技术将适用于更多的检测任务，最终超越工业自动化领域。而深度学习在医疗、生命科学、食品、假冒检验和木材分级等行业都将有很好的发展前景。许多机器视觉专业人士已经认识到AI和深度学习将对视觉行业带来重要的影响，但他们认为AI的全部潜力可能至少要在3到5年之后才会爆发。此外，AI也并不是解决所有传统机器视觉和图像处理问题的唯一方法。AI系统的两个主要缺点，首先，需要大量的培训，需要创建专家团队，成本较高，耗时较长。其次，一旦被训练完，发现分类失败，就很难解决这个问题。所以，虽然人工智能在机器视觉中变得越来越普遍，但也应该根据企业自身的情况有侧重的发展。