越來越多的前沿制造者正在把人工智能（AI），尤其是名為深度學習的機器學習領域，引入到他們的機器視覺技術中。雖然機器視覺技術已經存在了一段時日，但其優勢在于汽車、食品與飲料、藥物制造和電子產品制造等高要求的行業中顯得尤為重要。

這些視覺技術可以在質檢、供應鏈部件追蹤、測量、存在性檢測、計量和孔隙探測中發揮作用。但傳統的機器視覺系統在實施時仍有其困難。

這其中的難點涵蓋了硬軟件的兼容性、資金投入、購買周期、維護、操作互通、培訓以及處理復雜案例。對于德國制造者，找到合適的熟練員工也是一個緊迫的問題。自動化技術正在越來越多地補足勞動力短缺并協助現有員工。

采用深度學習優化機器視覺

例如，在工廠內，建立和管理工業自動化過程常常是緩慢且困難的，因為需要依靠多種配有不同軟件的設備及其陳舊的用戶界面。大量的供應商還要求客戶為專用的工業掃描和視覺相機使用不同的軟件，增加了復雜性和成本。這與我們在產品線上，尤其是在移動、掃描和自動化平臺上所追求的核心原則——可擴展、持久和兼容性，是相違背的。

制造領域在不斷進化，要求提高產量和速度、滿足新的安全規定、處理日益增加的數據并從中提煉有價值的信息。制造商需要的是能夠應對這些問題的現代化機器視覺方案。

但仍有許多人對新型的深度學習機器視覺方案知之甚少，或對這些方案如何助益他們的檢測和測量流程一無所知。

有81%的汽車業決策者認為，若能在技術上增加投資，將更容易實現其業務目標，而78%的人則認為他們的團隊需要更多創新思維以保持競爭力。但也有78%的人表示，他們的團隊難以跟上技術進步的步伐。

加強自動化，例如通過機器視覺來自動化視覺檢測，不僅可以提高準確度、速度、規范性和安全性，也使得工程師能夠將檢測工作交給機器，從而專注于其他更重要的任務。

更加高效、靈活并且用戶友好

以深度學習為基礎的機器視覺軟件已成為表面探測、自然原料變化探測、紡織品檢驗、分類、形態涂層檢測、分離以及特征和異常檢測的絕佳選擇。

正確利用深度學習的硬件和軟件組合可以提升機器視覺的能力，包括處理更為復雜的情境，并提高工程師的效率，使他們更多地像數據與AI專家。帶有深度學習特性的新相機、傳感器和視覺平臺能夠解決傳統機器視覺技術難以應對的問題。

現在，基于人工智能的機器視覺工具提供了友好的“拖放”界面、即用即得的工具庫、解決方案創建流程，并得到了經驗豐富的技術合作伙伴的支持。這些合作伙伴能為用戶提供必要的建議、數據品質和標記指導。

用戶還可以獲得靈活的升級選項：僅需一個簡單的許可，就可以將常規工業掃描器升級為機器視覺相機，或將掃描軟件升級為視覺軟件平臺，這無疑為用戶節約了大量成本和時間。

工程師、開發者和數據專家現在可以在圖形化環境中合作，該環境提供了大量已驗證、隨時可用的濾鏡來創建復雜的視覺應用程序；開發者庫則通過C++代碼生成器和眾多的圖像分析函數來為集成和定制代碼提供支持。

這種靈活性和易用性為工廠中的工程師帶來了極大的便利。例如，很多上述應用，如生產線檢測、部件追蹤、存在性檢測等，可能都需要進行光學字符識別，所以圖像獲取和分析的能力顯得尤為關鍵。

維持領先地位

面對行業和消費者的要求，領先的制造商已經開始利用深度學習來獲取競爭優勢。關于可能出現的熟練勞動力短缺的擔憂，也加速了AI技術在工業領域的采納。

然而，要完全實現AI和機器視覺的潛力，制造業仍需突破與創新、財務和技術方面有關的難題。

智能視覺工具的出現將促使制造商加快自動化的步伐，并為所有人提供了走向現代化工廠和更高效制造未來的機會。在追求生產效率和質量的過程中，AI和深度學習將繼續發揮越來越重要的作用。