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為了提高效率,深度學習是未來

http://www.debgrams.com 2020-02-07 17:07 來源:廣州市西克傳感器有限公司

機器正在學習思考。深度學習是一種機器學習技術(shù),也是人工智能中最重要的未來技術(shù)。SICK將此關(guān)鍵技術(shù)轉(zhuǎn)移到傳感器中,為客戶提供附加值,以提高生產(chǎn)力和靈活性。

如果要提高生產(chǎn)中每個階段的效率,必須適配聰穎的機器。物流過程自動化正在持續(xù)發(fā)展。人們對智能機器的行為越來越感興趣,數(shù)字技術(shù)的挑戰(zhàn)也隨之而來。

傳感器仍然是信息的來源,而集成軟件則為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的評估和溝通提供了解決方案。然而,工業(yè)4.0的趨勢意味著IT行業(yè)迫切需要對數(shù)據(jù)復雜性進行“改革”。深度學習是必不可少的,這也是SICK及其客戶在現(xiàn)代化工廠流程中所走的道路。

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深度學習,像人類一樣思考

深度學習需要能夠檢測和處理大量復雜模式以及數(shù)據(jù)的算法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人類的思維,并從實例中學習。

它從經(jīng)驗中學習,學會適應(yīng)不斷更新的新資訊。其結(jié)果是,現(xiàn)如今一系列的優(yōu)化有了可能,而這在幾年前是不可想象的。機器和工廠結(jié)合智能數(shù)據(jù)和專用傳感器,可以找到最復雜任務(wù)的解決方案。

現(xiàn)實檢驗

SICK目前的深度學習項目主要集中在光學質(zhì)量檢測領(lǐng)域。在物流自動化中,通過分析捕獲的圖像庫,深度學習相機可以自動檢測、驗證、分類和定位“訓練”對象或特征

例如它們可以檢查出分揀盤中是否有扁平的物件,從而優(yōu)化分揀效率提高吞吐量。他們可以檢測到包裹上有帶子,甚至連白色包裹上附著的白色帶子都不例外。這樣可以改進自動包裝過程中的質(zhì)量控制,并確保對運輸對象進行分析。如果包裹有凹陷或損壞,或者需要確定包裹的材料屬性,SICK傳感器可以在實時操作中智能捕獲和評估結(jié)構(gòu)或特征。它們確保啟動排序過程中的后續(xù)步驟。

這種形式的功能是獨一無二的,以前這只能由人眼來完成。所有SICK項目的最終目的是將深度學習應(yīng)用于改進流程提高工廠效率

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頂級專家,復雜算法,強大計算能力

大家需求的并不是一個通用解決方案。相反,人們的重點是針對特定情況量身定制的解決方案。盡管現(xiàn)代2D和3D相機變得越來越快、越來越強大,但目前其性能仍受到傳統(tǒng)圖像處理算法的限制。為了評估不同的應(yīng)用和條件,SICK的深度學習專家客戶的流程和品質(zhì)的專家緊密合作。他們獨特的流程控制專業(yè)知識是深度學習前期的仿真訓練的基礎(chǔ),也是傳感器后續(xù)深度學習算法的核心。

一個復雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以處理大量的信息。盡管如此,培養(yǎng)一個深度學習網(wǎng)絡(luò)只需要幾個小時。深度學習網(wǎng)絡(luò)也可以被重新塑造并適應(yīng)新的條件。對于大數(shù)據(jù)池和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練,SICK使用獨立、強大的內(nèi)部處理和IT系統(tǒng)。生成的深度學習算法通過云本地放置在傳感器上,使其具有故障保護能力,并可直接在智能相機上使用。

離機器真正成為主流還有很長的路要走,不過現(xiàn)如今,深度學習也取得了令人矚目的成績,并帶來了許多好處。然而,最核心的工作仍由人類負責。只有時間才能告訴我們,有多少公司和行業(yè)會決定通過加大對這項數(shù)字技術(shù)的投資來推動自身的增長。

成為改革的一部分——與新項目共同成長。與SICK共同前行。

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