傳統(tǒng)機器視覺與深度學習差異化對比

2023-01-05 16:37:48 精質(zhì)視覺

　　深度學習視覺系統(tǒng)，通過大量圖像訓練可進行系統(tǒng)的自我升級，在處理產(chǎn)品新的缺陷類型時，通過系統(tǒng)自動提取缺陷特征后再進行檢測。而傳統(tǒng)的視覺系統(tǒng)，依賴于成熟且透明的編程，在處理一致且批量化的產(chǎn)品時能夠可靠地運行。兩者之間存在明顯的差異性。

　　應用領(lǐng)域差別

　　傳統(tǒng)機器視覺檢測的技術(shù)應用主要體現(xiàn)在圖像識別與檢測、視覺定位、尺寸測量和物體分類。而深度學習視覺系統(tǒng)在傳統(tǒng)機器視覺檢測的基礎(chǔ)上，還在圖像處理中的深度學習應用、利用深度學習技術(shù)推理新缺陷類型、深度學習軟件實現(xiàn)強大檢測系統(tǒng)等方面有著極強的能力。與傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)方法相比，深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應性更好，通用性更廣。

　　使用步驟差異

　　深度學習視覺系統(tǒng)通過將采集和標注后的大量圖片放進網(wǎng)絡(luò)訓練，查看訓練結(jié)果，進行參數(shù)和網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)后，再次進行訓練，重復操作后，得到最好的結(jié)果。而機器視覺系統(tǒng)人工分析圖片特征，通過圖像算法提取特征，最后根據(jù)特征的特定數(shù)值來區(qū)分物品。

　　深度學習在標注和訓練的過程中，需要大量的圖像信息進行分析，之后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會自動提取和篩選特征，規(guī)劃分割閾值。而機器視覺系統(tǒng)，在分析時不需要大量圖片，只需要幾種類型的典型圖片和類別之間的臨界圖片，就可以進行檢測。

　　適用性差異

　　基于深度學習的方法能讓機器視覺應用更具適應性。深度學習視覺系統(tǒng)，可以在訓練的過程中，獨立地學習相關(guān)屬性并進行系統(tǒng)的自我升級，而傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)需要人工選取和提取特征信息，才能將其訓練為可以檢測完整的物體的系統(tǒng)。