伴隨著科技的進步，人工智能、數字化技術的影子已延伸到各行各業，以AI技術為代表的智能化時代的到來，拉開了第四次工業革命的帷幕，制造業作為社會生產的基石，自然需要擁抱AI技術，助力高質量發展，
深度學習——讓不可能變成可能
近年來，人工智能、機器學習和深度學習的概念十分火熱，這三者所涵蓋的技術范疇也是逐層遞減，其中，人工智能的概念最為寬泛，深度學習是機器學習演算法中最熱門的一個分支，
深度學習的應用在今天更是全面開花，以深度學習為基礎的AI技術，正在升級改造著更多的傳統領域，那么“深度學習”到底是什么呢？首先，什么是“深度”，即模型具有多個網路層級；什么是“學習”，即讓模型具有“自學習”能力，深度學習技術最大的優勢在于程式能夠自主發現并提取關鍵“特征”，通過邏輯關系來完成影像分析任務，實作由程式來設計演算法模型，簡單來說，很多通過傳統演算法很難直接量化、人眼也不好量化判斷的特征標準，深度學習可以輕松“搞定”，這就是深度學習帶給我們前所未有的吸引力，同時，高速計算機的發展推動著深度學習場景落地，讓更多不可能變成可能，
讓AI視覺成為工業質檢的守門員
工業生產程序中，質檢環節需要檢驗人員快速、準確地鑒別出“瑕疵”產品，目前大多數場景都需要人眼辨識，這就需要對檢驗人員進行系統培訓，一位合格的視覺檢驗員需要綜合運用各種鑒別知識和技能，而AI視覺帶給我們一種全新的與外部世界互動的方式，AI賦予機器一雙“慧眼”，這雙“慧眼”就是解密資訊的鑰匙，通過攝像頭這一紐帶，機器就可以自主認識世界、感知世界，
“工欲善其事必先利其器”，工業質檢領域引入AI視覺，規避因“人”的不確定因素而造成的失誤、以更高標準嚴守質量關；AI視覺與工業質檢領域的深度融合，為AI技術應用提供一方沃土，更是企業提升競爭力的一大法寶！
AI視覺無接觸式資料采集和處理方式，無需對現有線體進行改造，應用AI技術進行目標檢測，對環境光源依賴程度較小，穩定性也會隨著樣本量的增多而提高，且遷移學習能力強，推廣更方便；而采用傳統視覺檢測，整套成本往往至少幾萬元，況且每套系統大多都是定制方案，后期專案推廣性低，維護成本也高，AI視覺力爭全方位做好工業質檢的“守門員”，
深度學習訓練離不開 GPU，而GPU的發展也為AI打下良好的平臺基礎，NVIDIA 提供的 GPU 產品與解決方案不僅解決了深度學習領域的技術難題，更是在助力智慧工廠的道路上乘風破浪！利用AI深度學習技術，極大降低了開發成本、采購成本、除錯成本、維護成本等，非常適用于產線降本提質增效，
當然，深度學習在工業質檢領域的應用也不是萬能的，主要的挑戰來自于資料本身，因為神經網路需要盡可能多的缺陷資料，但在工業生產中，往往很難搜集到足夠多有效缺陷資料，不過，深度學習有著極強的遷移學習能力，這個問題也可以嘗試著利用其他缺陷資料來進行解決優化，
AI技術在智能制造領域的應用遠不止于質檢，在智慧工廠建設中，我們更是希望通過AI、大資料的應用，來解決生產難點問題，提高運營管理效率，實作高效、準確、現代化的作業流程，
AI引領智能制造
面對數字化、智能化的浪潮，依托5G、量子計算機、物聯網等新領域的卓越突破，以及深度學習技術的不斷發展，AI將在未來數十年迎來落地應用的黃金期，全面賦能傳統工業的轉型升級，在未來，小樣本學習，無監督學習，基于3D目標檢測等更加強大的“黑科技”必將取得極大的進展，
所以，身處智能制造一線的我們，準備好了嗎？
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/316064.html
標籤：AI