眾所周知，人工智能是計算機科學的一個分支。

它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大， 其與不同學科的交匯應(yīng)用也大大加快了這些學科的發(fā)展速度和應(yīng)變能力。

將AI應(yīng)用于機器視覺行業(yè)，將使機器視覺能夠具有超越現(xiàn)有解決方案的能力，勝任更具有挑戰(zhàn)性的應(yīng)用。

但是加入AI的機器視覺是否已經(jīng)做好準備用于工業(yè)應(yīng)用呢？

AI在機器視覺中的適用性依賴于機器學習技術(shù)，更準確的說是深度學習能力。

從廣泛的層面上來說，AI可以被定義為計算機模擬人類智能的能力，機器學習使計算機能夠在沒有明確編程的情況下進行操作。

深度學習，是機器學習的一個子領(lǐng)域，使計算機能夠從經(jīng)驗中不斷學習。

過去十年的一些發(fā)展使得在機器視覺中應(yīng)用深度學習技術(shù)成為現(xiàn)實?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的新技術(shù)，圖形處理單元（GPU）足夠強大的計算能力以及豐富的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在我們已經(jīng)可以使用人工智能進行圖像處理。

深度學習為傳統(tǒng)的機器視覺技術(shù)帶來了希望，因為它與使用基于規(guī)則方法的傳統(tǒng)圖像處理軟件不同。

目前，機器視覺用戶已經(jīng)可以在市場上找到深度學習系統(tǒng)軟件。相較于傳統(tǒng)機器視覺解決方案，深度學習的另一個優(yōu)點是可以減少開發(fā)機器視覺程序所需的時間。

深度學習也為一些采用傳統(tǒng)視覺系統(tǒng)面臨挑戰(zhàn)的應(yīng)用帶來了希望，例如有機食品檢查、種子分選等。隨著AI在機器視覺方面的興起，該技術(shù)將適用于更多的檢查任務(wù)，最終超越工業(yè)自動化領(lǐng)域。我們有理由相信，深度學習在醫(yī)療、生命科學、食品、假冒檢驗和木材分級等行業(yè)都將有很好的發(fā)展前景。

未來，在醫(yī)療診斷、監(jiān)視、自動駕駛和智慧農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域也將會更多地引入深度學習技術(shù)，以實現(xiàn)檢查或地圖分析等功能。AI是未來的發(fā)展趨勢，很快就能幫助人們解決一些復雜的任務(wù)，因為計算能力幾乎每一年都翻倍。

許多機器視覺專業(yè)人士已經(jīng)認識到AI和深度學習將對視覺行業(yè)帶來重要的影響，但他們認為AI的全部潛力可能至少要在3到5年之后才會爆發(fā)。

此外，AI也并不是解決所有傳統(tǒng)機器視覺和圖像處理問題的唯一方法。

AI系統(tǒng)也有缺點，需要大量的培訓，但是在這塊上，我們盈泰德可以幫助客戶做培訓，以便于達到下一個級別的分類，人工智能在機器視覺中變得越來越普遍，如果你的工業(yè)生產(chǎn)線中，可能用的到機器視覺或AI深度學習方面的技術(shù)來做質(zhì)量管控，那不妨和我們盈泰德科技聊聊，我們會先根據(jù)你的需求分析，從一個專業(yè)的角度免費來給你設(shè)計一個合適你的方案，然后聽取你的意見，再詳細洽談，最后即使沒能達成合作，我們也非常希望能多認識個朋友。