整合了機(jī)器學(xué)習(xí)算法與機(jī)器視覺系統(tǒng)可應(yīng)用在眾多加工制造業(yè)領(lǐng)域，機(jī)器視覺通過傳感系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)信息，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可藉數(shù)據(jù)信息提升機(jī)器視覺功能，建立全封閉式的循環(huán)系統(tǒng)，普遍應(yīng)用在各行業(yè)，可推動機(jī)器視覺系統(tǒng)更普遍的應(yīng)用。

　　機(jī)器視覺系統(tǒng)能在生產(chǎn)過程中進(jìn)行物件偵測、掃描、尺寸丈量或檢測等，已成為智能工廠在制造或品管方面的關(guān)鍵科技之一，并快速成為工業(yè)4.0浪潮中智能工廠架構(gòu)的基石。

　　機(jī)器視覺系統(tǒng)具有不同級別準(zhǔn)確度與穩(wěn)定度，光源、鏡頭分辨率、視覺算法與工件夾持方位都會影響準(zhǔn)確度與穩(wěn)定度，然而造成潛在限制的是為特定視覺導(dǎo)引或檢測程序所開發(fā)的程序編寫，目前機(jī)器視覺系統(tǒng)尚未訓(xùn)練出識別工件出現(xiàn)不預(yù)期變量的功能。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)算法已被用以提升機(jī)器視覺系統(tǒng)的功能，將二者整合的系統(tǒng)已被確認(rèn)可藉大數(shù)據(jù)的應(yīng)用增強自動化技術(shù)與檢測全過程;更專業(yè)的深入分析通過云服務(wù)與邊緣終端的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可深入分析巨大的機(jī)器視覺數(shù)據(jù)信息，以辨別產(chǎn)品優(yōu)良與缺陷的模式，并可自動升級機(jī)器視覺系統(tǒng)的識別優(yōu)化算法，不必人為干涉。

　　這種全封閉式循環(huán)系統(tǒng)在眾多行業(yè)，如食品加工/飲料行業(yè)、汽車制造及電子器件加工制造業(yè)等，都可用于識別肉眼所看不見的缺陷，并有助于即時改善生產(chǎn)過程。

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