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如何让机器视觉更好的为我们的工业生产服务？

随着科技的发展，AI技术已经越来越多的被应用在生产制造行业，提升智能制造能力，提升公司产品的竞争力。今天我们要分享的就是用于视觉检测的机器视觉技术。

机器视觉应用在制造企业，可以提高生产线的柔性和自动化程度。特别是一些工作环境比较危险或人眼难以满足要求的场合。更重要的是，在大批量工业生产中，机器视觉检测可以大幅度提高生产效率和生产的自动化程度，并提升产品品质，大幅降低产品的瑕疵率。

北京大学信息科学技术学院教授、北京智源人工智能研究院院长黄铁军认为，目前，人眼适应性更强，能在复杂及变化的环境中识别目标，具有高级智能，能运用逻辑分析、推理能力去识别变化中的目标，并总结规律。而机器视觉，虽然可以利用人工智能神经网络技术，但不能很好识别运动的目标，受硬件条件制约，目前一般的图像采集系统色彩分辨能力较差。与生物视觉神经网络相比，人工智能的视觉神经网络在结构、规模上相距甚远，所以功能也要差很多。

不同技术路线在赛跑，只为提供更可靠的视觉检测技术

现在深度学习的机器视觉在图像识别等方面已经取得重大进展，但没有真正解决感知问题。如果把视频帧率从30提高到3万，深度学习的算力就需要提高1000倍。

未来将借鉴生物视觉系统的神经网络结构和信息加工机理，建立一套新的类脑视觉信息处理理论和技术，未来机器视觉将更加稳定可靠。

如何让机器视觉更好的为我们的生产和生活服务？

发展人工机器视觉，目前有2条路线。一是通过收集更多数据、增加数据存量，加大训练力度，构建强大的智能系统。二是模仿生物神经系统，将生物神经系统的结构和机理搞清楚，以此为方向发展未来的人工智能。 

现在解决了不少现实问题，它将逐步替代人的部分功能。但不能过分夸大，它距离我们想象中的智能还有很多不足，还需要更多突破。”黄铁军说，要保持开放的思维，跨越“实验模拟”与“真实世界”之间的鸿沟，AI技术发展任重而道远。

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