AI Vision的10个相关问题

机器学习尤其开辟了基于规则的传统图像处理无能为力的全新领域。然而，为了清楚了解这一技术的实际应用情况和局限性，我们仍然需要立足实际，仔细评估。因为很明显，AI并不会昙花一现。它能够在许多应用领域以高精度处理复杂任务，这对公司来说非常有价值。AI仍然在不断发展，随着大量投资涌入相关技术研究，发展还在不断加速。展望未来，对于生活中几乎所有领域而言，AI都有望成为必不可少的游戏规则改变者。

AI Vision如何在工业应用中发挥作用？

AI图像处理主要依赖于机器学习方法，这一点在工业应用中尤其突出。通过这种方式，计算机程序能够从经验中学习，并在没有明确编程的情况下自动从数据中概括形成模式和见解。这是通过调整数据上的算法和模型来实现的，以实现预测、模式识别和决策。

基于AI的方法展示了它们的力量，这尤其适合内容差异极大的图像数据。对于那些基于规则的图像处理方法难以明确定义为重复出现的形状、颜色或位置的图案和特征，AI能够加以识别。然而，识别依赖的对象特征不再由预定义的程序序列指定。神经网络在学习阶段得到指导，可以通过反复观察将对象特征与标记联系起来。这通常需要得到学习内容的大量示例图像。这些变化越多，机器学习算法就越能在常规操作中识别其相关特征，甚至在不熟悉的场景中也可以可靠识别。

与以前的方法有什么不同？

基于规则的图像处理算法通常专门为具体应用开发，很难迁移到新的任务中。另一方面，AI模型可以通过“迁移学习”在一项任务上进行训练，之后，无需再次从头开始进行训练，就可以转移到相关各项任务中。这样就使重复利用模型更加方便，并加快了新机器视觉应用的开发。

然而，相比使用基于规则的图像处理方法，使用机器学习方法的关键技能有所不同。结果质量的决定性因素不再取决于图像处理专家手动开发的程序代码，而是取决于包含适当样本数据的学习过程。这需要对所使用的应用有深入了解。有了正确的工具，领域专家就可以单独完成可行性研究，他们最了解自己的产品及其细节。因此，公司在评估阶段可以减少对程序员和图像处理专家的依赖。

哪些行业将从AI Vision中受益？

AI系统可以将图像分为不同类别，这在图像识别或产品识别和分类等应用中可以带来很大帮助。此外，要识别缺陷或分拣传送带上的物体，这类任务以前只能靠人工方式，现在利用AI图像处理可以实现自动化。具体来说，AI能够识别图像中人眼难以分辨的复杂图案和结构，因而成为质量保证的重要工具。总的来说，这些行业中加入AI图像处理后，可以大大提高效率、质量、安全性和成本效益。

AI Vision能否为质量保证提供支持？

在这一领域，我们可以非常有效地训练异常检测方法，通过检测图像中的不规则、裂纹、偏差或其他缺陷来识别有缺陷的产品或组件。这样就可以即时检测缺陷并分拣出有缺陷的产品。及早发现质量问题并立即分拣出有缺陷的产品可以减少浪费，从而节省成本并提高生产力。由于异常方法可以检测磨损形态等已知和未知的偏差，因此AI Vision很适合预测机械和设备的维护需求。只要发现任何潜在问题的迹象，都可以及时开展预测性维护，从而尽可能减少计划外停机时间。

AI如何影响嵌入式视觉？

基于AI的方法以完全不同的方式工作，这使IDS等制造商能够开发直观的全新图像处理开发工具。如今，在这些工具帮助下，我们可以将之前的人工质量要求工作转移给图像处理系统。到目前为止非常复杂的嵌入式系统开发需要特殊的专业知识，AI改变了这一切。IDS NXT AI相机系统是一个很好的例子，它证明了在脱离PC的小型系统上开发和运行视觉程序是多么容易。目前，用户不需要AI、应用编程或图像处理方面的专业经验，就可以在简单直观的云服务中完成开发和评估过程的大部分工作，这使嵌入式视觉对新的用户人群更加友好。

此外，基于AI的算法适合并行处理，也就是说，非常适合使用适当的硬件加速高效实时处理大量数据，而不必依赖大型数据中心中强大的GPU（图形处理单元）。有了崭露头角的专用NPU（神经处理单元），AI Vision也可以通过小型嵌入式视觉设备高效执行。这使该技术能够根据不同硬件平台上的应用要求实现应用扩展。

AI Vision会为行业的可持续发展目标做出贡献吗？

有了监控和确定生产流程目标的能力，公司可以提高水、原材料和能源等资源的利用效率。这有助于减少废弃物，节省资源和能源。通过提高生产过程的效率、质量和可持续性，AI驱动的工业相机有助于尽可能减少行业对环境的影响，同时提高盈利能力。

AI Vision的局限性是什么？

对于一项发展势头强劲而且史无前例的技术来说，难以确定它的极限在哪里。如果没有获得期望的结果，似乎就可以发现基于AI的图像处理的局限性。但是原因不一定在于技术本身，通常在于使用AI方法的经验不足。与基于规则的方法相比，得到理想效果还是发生高错误率，关键在于能否为学习过程提供足够适合有效的样本数据。输入质量差导致输出质量差。AI系统依赖数据学习“正确行为”。如果AI是在实验室条件下构建的，使用的数据不能代表后续应用，甚至数据中的模式存在偏差，那么系统将适应这些偏差，并在推理过程中做出有偏差的决定。

然而，即使神经网络针对大量视觉任务经过可靠训练，也仍然会不断出现局限性和遇到挑战。因此，对AI系统能力的期待不能超越现实，需要认识到在某些情况下，它们只能补充而不是完全取代人类的专业知识和理解能力，这一点很重要。

工业AI项目面临哪些挑战？

重要的是要认识到，AI并不神奇，也无法预测我们对它的期望。如果使用得当，基于AI的图像处理是一个强大的工具。要做到这一点，用户需要明确机器视觉系统需要执行哪些任务。对具体结果的问题陈述得越清楚，就越能准确地为培训过程准备适当的学习内容。如果结果不符合预期，用户需要意识到在学习过程（即知识的转移）中寻找原因，而不是像在基于规则的系统中那样，试图精确控制决策过程，这种思维的转变并不简单。推理（也就是常说的黑盒）只是正确输入数据的总和。您对系统的训练越好，就越有可能得到预期结果。这需要转变观念。

经过训练的神经网络的工作方式只依赖统计学、概率这样的数学体系，单纯靠人类的判断力并不容易理解这一点。好在，利用混淆矩阵和热图，人们找到了一些工具让决策和决策理由更为透明，有助于理解。在这种软件工具的帮助下，用户可以更直接地通过推断的行为和结果追溯训练数据集中的弱点，并加以系统性纠正。这使得AI对每个人来说都更容易解释和理解。

AI Vision如何在工业自动化中发展？

没有一种理想技术适合所有应用任务。需要进行详细分析，确定对于具体情况哪种方法最适合，这一点很重要。在某些情况下，基于规则的方法仍然非常有效。在另一些情况下，机器学习高精度处理复杂任务的能力对许多组织来说非常有帮助。然而，它并非擅长所有方面，也不会取代基于规则的图像处理方法！因此，为了达到最佳效果，有必要综合运用几种方法。如果您希望成功使用AI，就应该积极开展实验，同时愿意吸纳新想法和新方法。从长远来看，以不同的方式思考有助于提高投资回报。