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應(yīng)用領(lǐng)域	醫(yī)療衛(wèi)生,生物產(chǎn)業(yè),電子/電池,航空航天

人工智能機器視覺識別軟件

運用深度學(xué)習(xí)讓機器仿如人腦一樣能自我學(xué)習(xí)，可輕易的辨識傳統(tǒng)光學(xué)檢測(AOI)難以檢測的不規(guī)律瑕疵及特征，如臟污、刮痕、裂縫、毛邊等等。亦可用來實時又正確地將物件分類及分級，及引導(dǎo)機器人自動找尋正確工作路徑。無論是「監(jiān)督式學(xué)習(xí)」或較*進的「非監(jiān)督式學(xué)習(xí)」，使用者僅需提供少量樣本自我學(xué)習(xí)，即能省去耗時并需客制化的軟件編寫，大幅降低導(dǎo)入機器視覺的門坎。除了辨識外，已與機器人串聯(lián)，當(dāng)軟件辨識完畢，其后續(xù)所需的取放動作，均能透過機器人輕松自如地完成任務(wù)，充份達成產(chǎn)線*自動化的完美境界。

人工智能機器視覺與傳統(tǒng)視覺的比較

高效率：

例如用傳統(tǒng)算法去評估一個棋局的優(yōu)劣，可能需要專業(yè)的棋手花大量的時間去研究影響棋局的每一個因素，而且還不一定準確。而利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)只要設(shè)計好網(wǎng)絡(luò)框架，就不需要考慮繁瑣的特征提取的過程。這也是 DeepMind公司的AlphaGo 能夠強大到輕松擊敗專業(yè)的人類棋手的原因，它節(jié)省了大量的特征提取的時間，使得本來不可行的事情變?yōu)榭尚小?/span>

可塑性：

在利用傳統(tǒng)算法去解決一個問題時，調(diào)整模型的代價可能是把代碼重新寫一遍，這使得改進的成本巨大。深度學(xué)習(xí)只需要調(diào)整參數(shù)，就能改變模型。這使得它具有很強的靈活性和成長性，一個程序可以持續(xù)改進，然后達到接近完美的程度。

普適性：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過學(xué)習(xí)來解決問題，可以根據(jù)問題自動建立模型，所以能夠適用于各種問題，而不是局限于某個固定的問題。

應(yīng)用領(lǐng)域

字體識別瑕疵檢測