機器視覺技術用計算機來分析一個圖像，并根據分析得出結論?，F今機器視覺有兩種應用：機器視覺系統可以檢測零件和產品，在此光學器件允許處理器更準確的觀察目標并對觀測物做出是合格還是不合格的判斷;機器視覺也可以用來創造一個部件，即運用復雜光學器件和軟件相結合直接指導制造過程。深圳盈泰德科技有限公司作為專業的機器視覺檢測設備提供商，接下來為你詳細介紹一下機器視覺檢測設備的工作過程。

　　深度神經網絡

　　最近幾年我們用于機器視覺研究的訓練數據集在質量和數量上都有了很大的提升。這些提升在很大程度上依賴于眾籌的發展，增大被標記的圖片樣本數量到幾百萬張。一個好的數據集集——ImageNet——包括幾萬種類別的幾百萬張被標記過的圖片。

　　在ImageNet數據集社區經過幾年的慢速發展后，在2012年，Krizhevsky等人引爆了這個領域。他們展示了通用GPU計算結合對算法的微小改變就能夠訓練比以前更多層次的卷積神經網絡。他們對ImageNet的1000個類別進行準確測試，
其結果是一個里程碑式的跨越。這引起了很多大眾媒體的關注，甚至帶來了大量創業公司的并購。之后，深度學習在機器視覺領域開始變成一個熱門課題，最近的很多論文擴大了目標定位、人臉識別和人類的姿態估計的研究方法。

　　未來展望

　　毫無疑問深度卷積神經網路是強而有力的，然而它能夠完全解決機器的視覺問題嗎?我們可以確定的是深度學習會在未來幾年繼續流行，并且將會在未來幾年推動相關的技術的發展，但是我們相信這還需要一些路要走。雖然我們僅僅能夠推測未來會發生什么改變，但是可以確定的是我們已經能看到的一些趨勢。

　　表示方法：目前這些神經網絡只能夠識別一些相對簡單的圖像內容，還不能更深層次的理解圖片中各個目標對象之間的關系以及特定個體在我們生活中所扮演的角色(比如，我們不能根據圖片中的人的頭發都是很有光澤并且都拿著吹風機就簡單的認為這些人的頭發是濕的)。
新的數據集
比如微軟的“CoCo“，可以通過提供“非典型”圖片的單個目標對象的更多細節標簽來進一步改善這種狀況，比如，這些圖片包含多個并不是居于最突出位置的目標對象。

　　在未來的日子里，盈泰德致力于打造中國機器視覺行業領導品牌，為企業提供一站式的機器視覺整體解決方案，不斷地為機器視覺行業的推廣和發展做出應有的貢獻。我們仍會定期舉辦各類機器視覺相關培訓研討會議，始終孜孜不倦地在機器視覺行業辛勤耕耘，不斷開拓創新，研發完善產品線適應各類行業應用，始終保持行業領先水平和充足的市場占有率，也為智能制造的實現和普及添磚加瓦。

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