基于cnn和深度学习的机器视觉技术可以广泛应用于不同的工业部门和应用，例如，允许自动化和显著加速电子行业的检测过程。gydF4y2Ba
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约翰内斯·希尔特纳|gydF4y2BaMVTec软件有限公司gydF4y2Ba
请简单介绍一下MVTec以及你们提供的产品和服务。gydF4y2Ba
MVTec是通用机器视觉软件产品HALCON和MERLIC的开发商和供应商。该公司成立于1996年11月，是慕尼黑工业大学和巴伐利亚知识系统研究中心(FORWISS)的分拆。今天，它是国际领先的机器视觉软件制造商，应用于所有苛刻的成像领域，如半导体工业、检验、光学质量控制、计量、医学或监控。特别是，MVTec的软件可以在工业物联网环境中实现新的自动化解决方案。gydF4y2Ba
MVTec HALCON是用于机器视觉的综合标准软件，具有全球使用的集成开发环境(HDevelop)。HALCON针对oem和系统集成商的需求进行了优化，允许工程师为特定的机器视觉任务设置自己的解决方案。它可以节省成本并缩短上市时间。HALCON灵活的架构有利于任何类型的机器视觉应用程序的快速开发。该软件提供了出色的性能和多核平台的全面支持，特殊指令集如AVX2和NEON，以及GPU加速。它服务于所有行业，其库用于成像的所有领域的数十万个安装，如斑点分析、形态学、匹配、测量和识别。该软件提供了最新的最先进的机器视觉技术，如全面的3D视觉和深度学习算法。gydF4y2Ba
MERLIC是一款功能强大的一体化机器视觉软件产品，使用户能够快速构建和集成完整的解决方案。在使用MERLIC时不需要编写任何一行代码。单个工具以相关任务命名，用用户容易理解的语言描述这些任务:如果用户想测量一些东西，他点击“测量”;如果他想计算图像中物体的数量，他需要点击“计数”。MERLIC还允许轻松访问机器视觉外围的所有元素，并提供无缝PLC连接-实现与生产环境的理想集成。gydF4y2Ba
此外，MVTec为机器视觉构建定制的软件解决方案-从咨询、研究和原型到集成产品。软件解决方案可以基于标准PC或嵌入式硬件(例如，基于Arm®的系统)。MVTec在处理不同类型的图像，包括3D、红外、高光谱和x射线图像方面也具有出色的背景。gydF4y2Ba
机器和深度学习技术是机器视觉市场真正的热门话题。你能解释一下原因吗?gydF4y2Ba
数字化正在对工业生产产生革命性的影响，自动化作为工业物联网(IIoT，也称为工业4.0)的一部分变得越来越普遍。各种各样的机器和机器人在日常生产中执行越来越多的任务。在装配线上，新型的小型移动机器人，如协作机器人(cobots)，经常与人类同事并肩工作。为了提高这些过程的安全性和效率，需要更多的最先进的技术。机器视觉的技术和过程在自动化和加快生产过程中变得至关重要，它在这里扮演着核心角色，允许沿着整个价值链识别、分配和可靠地处理不同的对象。gydF4y2Ba
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为了进一步改进识别过程，并使其适应灵活、网络化的工业物联网过程的需要，机器视觉开始将人工智能(AI)中采用的方法纳入其中。这里的流行语是机器学习是人工智能的一部分，深度学习是机器学习中最相关的方法，卷积神经网络(cnn)是最受欢迎的深度学习架构。所有这些技术都有一个关键的共同点:它们能够全面分析和评估大量数据(大数据)，以训练许多不同的类;这样做的结果是区分不同对象的效率大大提高。这些数据越来越多地以数字图像信息的形式在工业物联网中生成，或者作为扫描仪、传感器和其他工艺组件的数据生成。gydF4y2Ba
哪些行业将从这些技术中受益最大?您预期的用例是什么?gydF4y2Ba
基于cnn和深度学习的机器视觉技术可以广泛应用于不同的工业部门和应用，例如，允许自动化和显著加速电子行业的检测过程。因此，使用自学习方法可以大大提高检测任何可能的产品缺陷的效率-如上所述。即使是电路板、半导体和其他组件中最细微的划痕或裂缝也可以可靠地识别，从而实现自动移除相关部件。食品和饮料行业也受益于深度学习技术。例如，在包装或进一步加工之前，可以更准确地识别不合格的水果和蔬菜。这些流程也被应用于汽车工程，这是一个以高度自动化而闻名的行业;在这个领域，自学习算法被用于完美地识别肉眼看不见的微小油漆缺陷。另一个重要的应用领域是药物，在药物中，可能具有非常相似的外部特征的药片含有非常不同的活性物质。深度学习和cnn可以非常准确地识别、检查和区分药物，从而确保它们与正确的水泡包装相匹配。gydF4y2Ba
公司在计划实施深度学习技术时会面临哪些挑战?gydF4y2Ba
由于其复杂性，深度学习等基于人工智能的技术需要高素质的开发人员。在识别物体之前，训练过程通常需要大量的样本图像。某些类别的对象可能需要多达100,000张比较图像才能达到可接受的识别率。即使有必要的样本数据，训练过程也非常耗时。在故障检查期间识别不同缺陷类别所需的编程工作通常也非常复杂。所有这些都需要一支高技能和受过适当培训的劳动力队伍，而大多数公司根本没有这样的资源可供支配。然而，正如已经提到的，这是昨天的现状:我们的新软件版本提供了一种补救措施。gydF4y2Ba
现代软件解决方案如何支持深度学习技术的集成?gydF4y2Ba
当今最先进的视觉解决方案——也已经包含了大量的深度学习功能——可以提供帮助。使用现成软件解决方案MVTec HALCON的最新版本17.12，公司可以自己训练卷积神经网络(CNN)，而无需在时间和金钱上投入大量资金。这样做的原因是该软件的基本策略:它带有两个为工业用途进行了最佳预训练的网络——一个优化了速度，另一个优化了最大识别率。因此，训练过程只需要少量由客户提供的样本图像，从而针对客户的确切应用进行定制;其结果是一个神经网络，可以精确地适应客户的独特需求。通过一种简单而系统的方法对新图像数据进行分类，企业用户(通常缺乏深入的人工智能专业知识)现在可以大幅减少所涉及的编程工作，节省大量时间和金钱。公司现有的机器视觉人员可以训练网络，而不会出现任何故障。gydF4y2Ba
企业如何从这些解决方案中受益?gydF4y2Ba
在缺陷识别用例中，节省时间的潜力变得很明显。缺陷的外观，例如电子元件上的微小划痕，永远无法事先准确描述。因此，手动开发一种算法来检测基于样本图像的每一个可能的故障将是非常复杂的。专家们将不得不手动查看数十万张图像，然后利用他们的观察来开发一种尽可能精确地描述缺陷的算法。这太浪费时间了。gydF4y2Ba
相比之下，cnn和深度学习技术可以自主学习特定的缺陷特征，并准确定义相关的问题类。使用这些技术，每个类只需要大约300到500个样本图像来训练、验证，从而精确地检测出各种缺陷类型。整个过程不超过几个小时。它不仅最小化了所需的时间，而且与手动编程的缺陷类相比，还显著提高了识别率。因此，自学习算法有助于减少误报率，同时消除与手动编程相关的低效高错误率。gydF4y2Ba
深度学习是所有机器视觉用例的万能良药吗?如果不是，请解释原因。gydF4y2Ba
深度学习不会给机器视觉行业带来革命——它绝对不是解决我们所有问题的圣杯。它只是一个分类器。在机器视觉领域，有很多应用都不是基于分类的:例如，数据代码读取，基于轮廓的物体定位(基于形状的匹配)，或3D匹配技术——在所有这些领域，我们目前都没有看到深度学习的巨大优势。在未来的10到20年里，它们将继续用于更传统的算法中。目前，我们将深度学习视为一种强大的工具，但明确地关注分类问题。gydF4y2Ba
基于深度学习的分类是一项需要巨大计算能力的技术。即使我们有一个非常高性能的GPU支持的实现，这对于一些应用程序来说可能是“太夸张了”:当涉及到一个简单的应用程序时，比如根据区域的形式区分对象，其他传统技术要快得多，因为它们也针对这个任务进行了高度优化。gydF4y2Ba
展望未来5年或10年，我们在机器视觉、深度学习方面看到了哪些发展，MVTec将如何参与这一行业的发展?gydF4y2Ba
我们相信，机器视觉技术在未来的过程自动化中仍将保持相关性和吸引力。作为技术领导者，MVTec长期以来一直专注于嵌入式视觉、自动化与机器视觉的融合(视觉集成)以及深度学习等新技术等热点话题。例如，就在最近，我们在一项技术证明中证明，使用基于NVIDIA Pascal架构的低成本嵌入式板也可以实现广泛的深度学习功能:为此，我们成功地在NVIDIA Jetson板上测试了HALCON 17.12的深度学习推理，并使用64位Arm®处理器，在嵌入式设备上实现了深度学习过程的显著加速。gydF4y2Ba
我们将继续关注的其他领域是简化工业图像处理，并提高我们的技术对更广泛目标群体的可访问性。我们的MERLIC软件为用户提供直观的、符合人体工程学的工具，用于所有常规视觉任务，实现快速、简单和健壮的编译，并立即集成端到端机器视觉应用程序，完善了这种方法。这也将对我们基于深度学习的功能的进一步发展产生影响。gydF4y2Ba
我们的主要目标是消除复杂性和对专家知识的需求，并为深度学习提供更高的抽象级别。在接下来的几年里，MVTec将继续致力于深度学习并提供高级接口。我们希望改进技术，使我们的用户每个类不再需要数百张，而只需数十张样本图像。gydF4y2Ba
深度学习仍然是一项年轻的技术;尽管它很复杂，但它提供了重要的投资机会。这就是我们未来几年的使命——让更广泛的用户能够使用这种复杂的技术。gydF4y2Ba
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MVTec是一家国际领先的机器视觉软件制造商，用于半导体工业、检测、光学质量控制、计量、医学或监控等所有苛刻的成像领域。特别是，MVTec的软件可以在工业物联网环境中实现新的自动化解决方案。MVTec是通用机器视觉软件产品HALCON和MERLIC的开发商和供应商。gydF4y2Ba
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