整合了機(jī)器學(xué)習(xí)算法與機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可應(yīng)用在眾多加工制造業(yè)領(lǐng)域，機(jī)器視覺(jué)通過(guò)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(jué)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(dòng)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)更普遍的應(yīng)用。

　　機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)能在生產(chǎn)過(guò)程中進(jìn)行物件偵測(cè)、掃描、尺寸丈量或檢測(cè)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(jué)系統(tǒng)具有不同級(jí)別準(zhǔn)確度與穩(wěn)定度，光源、鏡頭分辨率、視覺(jué)算法與工件夾持方位都會(huì)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(jué)導(dǎo)引或檢測(cè)程序所開(kāi)發(fā)的程序編寫(xiě)，目前機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)尚未訓(xùn)練出識(shí)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(jué)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(qiáng)自動(dòng)化技術(shù)與檢測(cè)全過(guò)程;更專(zhuān)業(yè)的深入分析通過(guò)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(jué)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(dòng)升級(jí)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的識(shí)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(chē)制造及電子器件加工制造業(yè)等，都可用于識(shí)別肉眼所看不見(jiàn)的缺陷，并有助于即時(shí)改善生產(chǎn)過(guò)程。

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