工業4.0（又名工業物聯網）和智慧型工廠等當前的技術趨勢正在深刻地改變工業價值創造過程，其特點是更高程度的數位化，連通性和自動化。
所有涉及的元件，包括機器，機械人，傳輸和處理系統，感測器和影象採集裝置，始終如一地聯網並通過各種協議相互通訊。機械人技術的創新趨勢也正在改變工業生產的面貌。新一代更小，更緊湊，更具移動性的機械人正在塑造高度自動化的裝配車間的形象。協作機械人與他們的同事分享某些任務，緊密合作，甚至經常將工件交給彼此。
在深度學習過程的情況下，首先使用諸如由影象獲取裝置生成的大量數字影象資料來訓練cnn。在此培訓過程中，自動學習特定「類」的典型特徵 - 包括例如特定物件屬性和區別特徵。基於訓練結果，可以精確地分類和識別要識別的物件，之後可以將它們直接分配給特定的類。利用深度學習技術，不僅可以對物件進行分類，而且可以精確地對物件和故障進行定位。
在嵌入式視覺應用中使用深度學習
如今，深度學習功能已經在許多嵌入式視覺應用中得到應用。所有這些應用程式的共同點是它們通常會生成大量資料，並且經常涉及非工業場景，例如自動駕駛。相關車輛已經配備了許多感測器和攝像頭，可以從當前的交通狀況中收集數字資料。整合視覺軟體借助深度學習演算法實時分析資料流。例如，這使得可以識別情況，處理他們的資訊，並使用它來精確地控制車輛 - 這使得自動駕駛成為可能。基於深度學習的嵌入式視覺技術也經常用於智慧型城市環境中。在大城市，某些基礎設施過程，如街道交通，照明和電力**，以數字網路化，以便為居民提供特殊服務。最後，這些技術被用於智慧型家居應用，例如，數字語音助手和機械人真空吸塵器。
機器視覺過程的自動化
那麼深度學習技術在嵌入式和機器視覺環境中的優勢是什麼？
繁瑣的手動特徵提取不再是必需的。深度學習演算法能夠自動地從訓練資料中學習特定的區別特徵，例如紋理，顏色以及灰度等級，並根據相關性對它們進行加權。通常，這項任務必須由經過培訓的機器視覺專家手動執行，這使得它非常耗時且成本高昂。
物件特徵通常非常複雜，人類幾乎不可能解釋。另一方面，從訓練資料中自動學習區分標準節省了大量的努力，時間和金錢。深度學習的另乙個好處是，也可以區分更抽象的物件，而傳統的手動方法只能對可以清楚描述的物件進行分類。這包括具有更複雜，精緻結構或出現在極其嘈雜背景下的物體。在大多數情況下，人類將無法辨別這些物件中任何明確的，有區別的特徵。
由於訓練需要極高的計算能力，因此複雜的神經網路在具有高階圖形處理器的相應功能強大的pc上進行訓練。但是，經過全面培訓的網路也可用於大量嵌入式裝置，這意味著緊湊，強大的嵌入式視覺解決方案也可以從最高的識別率中受益。
結論
基於ai的技術（如深度學習和cnn）變得越來越重要，特別是在高度自動化的工業4.0環境中。這就是為什麼它們目前是最先進的機器視覺解決方案的重要組成部分。如果演算法還對相關的嵌入式平台如arm執行®流程架構，魯棒機器視覺軟體的ai功能的整個範圍內可以在緊湊的裝置上使用。
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