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让人人皆可AI

一体化解决方案使深度学习变得简单易用

深度学习为工业图像处理开辟了新的应用领域,这在以往是无法或只有付出巨大的人力物力才能实现的。这种与传统图像处理截然不同的全新方式给用户带来了新的挑战——我们必须重新审视这一技术给这个行业所带来的影响。因此,IDS提供了一体化嵌入式视觉解决方案,使用户无需学习编程方面的知识,只用简单几步就可以进行人工智能化图像处理,并将其作为嵌入式推理系统在相机上使用。故此,深度学习简化了用户操作。

计算机视觉和图像处理已成为各个领域必不可少的技术。图像处理系统要处理的产品和有机物(例如水果、蔬菜或植物)的种类日益多样化。 如果要分析的图像数据变化过于频繁,并且使用算法很难或无法描述这些图像之间的差异,那么传统的基于规则的图像处理方法很快就会走到尽头。在这种情况下,由于制定的规则并不灵活,因此强大的自动化功能难以实现——即使该任务对人而言很容易解决。 例如:即使某个儿童以前从未见过某种特殊型号的汽车,但他/她也能够识别出这是辆汽车,只要他/她之前见过足够多的其他车型就可以做到这一点。

借助机器学习,图像处理系统现在也能够具有这种灵活自主做出决策的能力。利用神经网络和深度学习算法,我们可以教计算机捕捉并识别各种物体的图像,然后总结所习得的东西。像人类一样,这种“智能自动化”会根据经验值自动学习和决策。

与传统图像处理的区别

机器学习让计算机利用数据而非大量指令来学习
机器学习让计算机利用数据而非大量指令来学习

这种人工智能化图像处理与基于规则的图像处理的主要区别在于:识别图像特征的方式和主体,以及所习得的知识的呈现方式。使用传统或“符号化”方法,图像处理专家需要选取图像的决定性特征,然后根据某些规则对这些特征进行描述。因为软件只能按照定义的规则进行识别,所以,需要大量源代码来详细说明如何完成指定的任务,随后软件只会在规定的范围内执行任务,无法自行理解范围之外的任务。 因此,图像智能处理的实际结果完全取决于图像专家。

在机器学习领域,神经网络的使用过程截然不同。神经网络的优点是可以自主学习哪些图像特征是重要的,从而得出正确的结论。而对于“非符号化”人工智能,AI构建的是隐含知识,对于习得的解决方案不会产生任何洞见, 所以应该存储哪些特征、如何权衡这些特征以及得出哪些结论仅受训练图像的数量和内容影响。深度学习算法可以识别并分析完整的图像内容,并根据识别出的特征出现的频率,将其与要学习的“术语”相关联。统计频率会产生训练经验。今年在里斯本举办的2019年全球网络峰会上,Google的人工智能专家Cassie Kozyrkov将机器学习描述为一种编程工具。计算机通过数据而非大量指令来学习。

因此,我们需要重新思考基于AI的机器视觉应用程序的开发。至关重要的是,要明白图像处理结果的质量(即检测速度和检测结果的可靠性)取决于神经网络检测的对象和得出的结论。 因此,各个领域专业人士的知识都起着决定性的作用,他们必须为训练提供必要的数据集,并提供尽可能多的不同示例图片,包括要习得的术语。 传统图像识别方法中原本由图像处理专家负责的任务在采用机器学习后,转而由数据专家承担。

新的挑战

但是,要将机器学习引入自己的公司需要哪些(新)技能? 如果将AI应用开发分解成单独的步骤,我们会发现与传统的图像处理方式相比,机器实际上需要学习各种任务和概念。处理和准备图像数据以及训练神经网络需要全新的工具和开发架构,这些工具和开发架构必须在合适的PC架构上安装并运行。尽管必要的说明和开源软件通常可以从云提供商或Github等平台上免费获取,但他们只提供需要丰富经验才会使用的基础工具。而且,无论是在合适的硬件平台上搭建训练环境,还是执行和评估训练结果,都需要掌握与硬件、软件及其接口相关的专业知识。

IDS NXT ocean使用简单易用的工具降低了应用门槛。
IDS NXT ocean使用简单易用的工具降低了应用门槛。

立即体验机器学习一体化解决方案

IDS希望通过新技术让用户从一开始就能够应用机器学习。IDS将深度学习经验和相机技术与一体化推理相机解决方案相结合,让每位用户无需掌握专业知识即可进行人工智能化图像处理。于是,IDS推出了IDS NXT ocean这款简单易用的工具,降低了人工智能化图像处理的应用门槛。借助IDS NXT ocean,无需大量先验知识,用户即可在几分钟内创建然后直接在相机上运行推理任务。

这款工具包具有三个重要组成部分:

  • 简单易用的神经网络训练软件
  • 和智能机平台
  • 其中包括能在硬件侧运行神经网络的AI加速器

 

所有组件均由IDS直接开发,可实现完美协作。因此,用户操作异常轻松,整个系统功能也非常强大。

基于云的训练软件IDS NXT lighthouse提供从数据准备到训练人工神经网络的分步指导。 用户无需了解任何基本工具或搭建开发环境。作为一个Web应用程序,IDS NXT lighthouse即时可用。充足的存储空间和卓越的训练性能足已应对用户所有的项目。操作流程简单便捷——只需登录,上传训练图像,标记这些图像,然后训练所需的网络。数据中心采用德国服务器并由亚马逊云计算服务(AWS)运营,而AWS专为满足数据保护和数据安全的最高标准而设计。

用户可以在简单的对话框中,根据应用场合要求指定速度和准确性要求即可完成配置。然后,IDS NXT lighthouse就会自行选择网络并设置必要的训练参数。训练结果会为用户提供卓越的训练质量预测功能,方便快速改良和重复训练过程。 系统会不断完善和升级。用户始终可以随时下载该软件的最新版本,而无需担心软件更新和维护问题。此外,用户可以完全专注于解决自己的应用程序,而无需自行积累有关学习方法和人工智能的知识。

IDS NXT lighthouse使用监督学习来训练神经网络。深度学习算法使用预定义的输入和输出开展学习。教师(在这种情况下为用户)必须通过将正确的类分配给某图像示例,为学习期间的输入提供正确的函数值。该网络经过训练后,可以通过图像数据预测结果的百分比值来自行建立关联。 数值越大,预测越准确可靠。

该软件与IDS NXT相机系列(IDS NXT rio和IDS NXT rome)的无缝交互确保用户能够实现快速的应用部署。因为受过充分训练的神经网络可以直接上传至这些相机并运行,用户无需在这些相机上编程。这样,用户便立即拥有一个运行正常的嵌入式视觉系统,该系统可以从捕捉的图像数据中查看、识别和导出结果。通过该系统的数字接口,用户甚至可以直接控制所有设备。

软硬件之间的无缝交互,确保快速部署
软硬件之间的无缝交互,确保快速部署

嵌入式视觉混合系统

IDS为智能IDS NXT相机平台开发了一款采用FPGA技术的人工智能芯片,称为“深海芯片”,该芯片可通过硬件加速经过训练的人工神经网络运行过程。这使得成熟的工业相机变身为高性能的推理相机,让人工智能在工业环境中发挥作用。 图像分析以分散的方式进行,避免了传输带宽瓶颈。 因此,基于IDS NXT系列平台的相机在处理图像的准确性和速度方面可与现代桌面处理器媲美,同时大大减少所占空间和能耗。 FPGA的可重编程性在未来的安全性、低重复成本和上市时间方面具有额外的优势。

IDS自身软硬件的完美适配,让用户可以在训练前选择目标推理时间。 IDS NXT lighthouse可在兼顾相机人工智能芯片性能的同时,确保最佳的训练设置。这样,后续推理运行就不会出现意外,用户就不必因耗时的重新调整和重新训练而浪费时间。IDS NXT系统各个组件集成后100%兼容,保证为用户提供始终如一的体验。特别是在获得工业认证的各项应用中,这是一项显著的优势。

IDS NXT推理相机的功能可根据需要使用App和CNN进行扩展和修改。
IDS NXT推理相机的功能可根据需要使用App和CNN进行扩展和修改。

因为性能强大的硬件,嵌入式视觉平台不仅仅是用于运行人工神经网络的推理相机,用户还可以根据需要,使用各种视觉应用程序来扩展和修改CPU-FPGA组合模式的功能集。 这样,用户就可快速设置和更改重复性视觉任务。甚至连完全灵活的图像处理序列也可以实现。例如:首先对捕捉的图像进行预处理,然后进行简单快速的归类,分辨出部件的好坏。如果出现错误,则可以在几毫秒内重新加载更复杂的神经网络,更详细地确定错误类别并将结果传输到数据库。用户可以通过应用程序开发工具包轻松定制解决方案。用户只需简单几步即可创建自己的视觉应用,并在IDS NXT相机上安装和运行。

IDS NXT相机采用混合系统,它将图像数据预处理和传统图像处理方式相结合,同时使用神经网络进行特征提取,从而在单一设备上高效地运行图像处理应用程序。

总结

IDS NXT ocean让深度学习发挥作用,方便所有用户简单操作。IDS提供了彼此完全兼容的软硬件组合,让许多(新的)应用领域的智能检测任务和自动化流程被大大简化或首次成为可能。 只需简单几步,且无需编程知识,就可以创建和运行人工智能化图像处理解决方案。 通过IDS NXT lighthouse训练软件,IDS有意将产品转移到云,以便根据用户需求扩展存储空间和训练性能。此外,该软件持续更新,确保了用户可随时下载,而无需担心更新和维护问题。 IDS还提供了一个包含所有必要组件的推理相机入门包,引导用户开始人工智能化图像处理。相机配备电源和镜头,以及IDS NXT lighthouse训练软件的许可证——所有入门所需组件皆已为您精心准备好。

推理式思考!