基于AI的图像处理-但很简单

近年来，图像处理已成为许多行业必不可少的工具。它用于工业和农业以及物流和运输或医学和研究中。在所有这些领域中，它有助于自动识别和检查对象，对它们进行计数和测量或读取编码信息。例如，在制造业中，生产的大部分已经配备了成像过程。例如，这里的关键点通常是全自动监控质量和生产率，并识别和分类有缺陷的生产零件。

直到几年前，只有基于规则的符号图像处理。图像处理专家会选择最重要的图像功能，并根据某些规则对其进行描述。例如，开发人员必须告诉系统编程语言中什么是错误，什么不是错误。需要许多行源代码来详细指定如何解决此类任务。因为该软件只能识别规则涵盖的内容。

然而，对于某些任务，传统的基于规则的图像处理很快达到了极限。如果要分析的图像数据经常变化并且无法描述或仅使用算法很难描述差异，则尤其如此。在这些情况下，不能使用一组僵化的规则来实现强大的自动化。尤其是在快速成型，小批量或非标准化对象的情况下，经典图像处理算法的编程很快变得非常复杂和不灵活-因此非常耗时，尤其是成本高昂。

深度学习更好

借助人工智能，可以立即解决此类挑战。神经网络和深度学习算法无需费力地编写解决方案，而是教会图像处理系统查看和识别对象并从已学到的知识中得出结论。通过培训，系统可以独立学习哪些功能很重要，以便从这些功能中获取正确的知识。成功训练的唯一要求是对图像内容的良好选择和描述，从而训练图像应显示所需的特征而没有太多的“破坏性特征”。