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        進博會專題
        機器視覺

        邊緣學習 丨 人工智能的全新定義

          2022年11月14日  

        傳統的深度學習,需要大量的圖像訓練才能開始工作,為了訓練和執行模型,涉及的計算要求非常高,但其實并非所有項目都需要如此清晰的細化分辨。而康耐視推出的邊緣學習技術,可以讓您使用更少的圖像更快的學習,并且由于學習速度快,無需GPU。

         

         

        自動化視覺檢測對于提高制造速度和準確性至關重要,因此深度學習是一種出色的解決方案。但要有效地使用深度學習技術,前期需要大量的圖像訓練和模型執行,并且自動化工程師還需具備深度學習專業知識。而邊緣學習對于所有人而言都是一種可行的自動化解決方案,只需少量圖像在簡短的時間內即可完成訓練,還無需具備該領域的專業知識即可完成部署。

         

         

        什么是邊緣學習

         

        所謂邊緣學習即指“邊緣深度學習”, 其是將基于規則的高效機器視覺嵌入到一套預先訓練的深度學習算法中,以創建針對工廠自動化優化過的一個集成工具集。邊緣學習通過使用基于單臺智能相機的解決方案,可以在數分鐘內將邊緣學習部署到任何生產線上。邊緣學習與其他深度學習產品的不同之處在于,其專注于確保在應用部署的所有階段都易于使用。舉例來說,邊緣學習僅需更少的圖像即可實現概念驗證,圖像設置和采集時間也更少,并且無需專門編程。

         

        邊緣學習3大優勢

         

        1、 無需經驗

         

        該技術無需機器視覺和深度學習方面的專業知識。相反,生產線工程師可以基于其對所需解決任務的現有了解來訓練邊緣學習技術。

         

        2、 易于部署

         

        通過使用基于單臺智能相機的解決方案,用戶可以在數分鐘內將邊緣學習部署到任何生產線上。該解決方案集成了高質量的視覺硬件、用于預處理每個圖像以減少計算量的機器視覺工具、經過預訓練以解決工廠自動化問題的深度學習網絡以及專為工業應用設計的簡單用戶界面。

         

        3、 使用方便

         

        邊緣學習并非通用的解決方案,而是專門為工業自動化應用量身定制的。邊緣學習與其他深度學習產品的不同之處在于,其專注于確保在應用部署的所有階段都易于使用。相比更傳統的深度學習解決方案,該技術設置簡單,訓練所需的時間和圖像也更少,并且無需編程經驗。

         

        邊緣學習3大工具

         

        1、 ViDi EL Classify工具

         

        為有挑戰性的視覺應用提供了更簡化的自動化方法。該工具可以進行實時“邊緣”學習,交付快速、準確的結果。通過使用一組預先訓練的算法,ViDi EL Classify可以在數分鐘內部署,每個類別只需要使用低達五個到十個圖像,無需代碼。這款強大、易用的工具可以為所有技能水平的用戶帶來先進的視覺能力。

         

         

        2、 ViDi EL OCR工具

         

        使用光學字符識別(OCR)技術,能夠解碼嚴重變形、歪斜、蝕刻不良的字符。預配置的全方位字體庫開箱即可識別大多數文本,無需額外的編程或字體訓練。ViDi EL OCR可進行實時“邊緣”學習,在數分鐘內即可解決任務。通過使用一組預先訓練的算法,該工具簡化作業設置,并能交付快速、準確的識別和讀取能力。

         

         

        3、 SmartLine智能找邊工具

         

        結合傳統視覺找邊工具優勢與深度學習強大分割能力,即使在圖像對比度不佳,存在混淆邊干擾等情況下,也可以通過少量樣本的簡單訓練,快速且動態地鎖定需要分辨的一條或幾條邊,提高邊線檢測的精度和可靠性,減少部署和維護時間。

         

         

        可以說邊緣學習是一項足以改變行業規則的技術,比傳統機器視覺的功能更強大,并且更易于使用。通過邊緣學習三大工具,用戶僅需更少的圖像即可實現概念驗證,圖像設置和采集時間也更少,并且無需專門編程。

         

         

        相信隨著邊緣學習的出現,生產線工程師們也可逐漸擺脫繁復的先進機器視覺或深度學習培訓,只需通過輕松部署邊緣學習工具,就能在日常工作中體會其強大功能。而一些具備更深入的傳統機器視覺工具知識的自動化工程師則可以充分利用現有的知識,在開發復雜而強大的工廠自動化流程過程中借助邊緣學習技術,使項目運行的更加平穩!

        (來源:康耐視供稿)

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