ההבדלים בין בינה מלאכותית ומערכות ויזן

בינה מלאכותית ומערכות ויזן

אינטליגנציה מלאכותית ובמיוחד מה שנקרא Deep Learning הופכת לחזקה יותר ויותר. פתרונות למידה עמוקה יכולים לשרת דרישות ספציפיות מאוד.
במערכות Machine Vision, למידה עמוקה מאפשרת מספר גדל והולך של יישומים שלא היו אפשריים קודם לכן.
יתר על כן, ניתן לשפר משמעותית את ביצועי היישומים הקיימים. במיוחד בתחום סיווג הנתונים, למידה עמוקה היא טכנולוגיה יעילה מאוד.
תעשיות ומגזרים רבים כבר נהנים מההזדמנויות החדשות, כגון חקלאות, הנדסת מכונות, תרופות, לוגיסטיקה וכו'.
מוצרי התוכנה  של MVTec מציעים מבחר גדול של אופרטורים, פונקציות ושיטות המבוססות על טכנולוגיות למידה עמוקה או מאפשרות ללקוחות להשתמש בטכנולוגיות למידה עמוקה ביישומים שלהם.

אז מה ההבדלים בין Machine Vision  קלאסי לזה שבאמצעות Deep Learning ?

כאשר משווים למידה עמוקה עם שיטות ראיית מכונה מסורתיות, ההבדל הגדול ביותר טמון באופן חילוץ תכונות ייחודיות לפריט עליו מסתכלים.
בשיטות מסורתיות, על האדם הבונה את מערכת הויז'ן להחליט אילו תכונות לחפש כדי לזהות אובייקט מסוים בתמונה, והוא גם צריך לבחור את מערך התכונות הנכון עבור כל רמה. זה הופך להיות מסורבל במהירות כאשר מספר הפרמטרים האפשריים גדל. האם אתה מחפש מידע צבעוני? קצוות? מרקם? בהתאם למספר התכונות המשמשות, יש לכוונן ידנית הרבה פרמטרים על ידי האדם.
לעומת זאת, Deep Learning משתמשת במושג "למידה מקצה לקצה". כאן נאמר לאלגוריתם ללמוד מה לחפש ביחס לכל קבוצה ספציפית. על ידי ניתוח תמונות לדוגמה, זה עובד באופן אוטומטי על התכונות הבולטות והתיאוריות ביותר עבור כל מחלקה / אובייקט.

איזו שיטה נכון לבחור?

לשיטות מסורתיות ולמידה עמוקה יש תחומים ברורים שבהם הם מצטיינים. יחד עם זאת, אין להתייחס לשדות אלה כאל בלעדיים. יישומים רבים נהנים גם משילוב בין גישות מסורתיות המבוססות על כלל עם רכיבי למידה עמוקה. הבחירה בין אחד מהשניים, או תערובת תלויה בדרך כלל בסוג היישום שלפנינו ובמאפייני היישום. כמו כן, יש לקחת בחשבון את כמות הנתונים הזמינים וכן את כוח המחשוב הזמין.

הטבלה הבאה מציינת יתרונות וחסרונות של כל אחת מהשיטות בהתייחס לאפליקציה:

TRADITIONAL METHODSDEEP LEARNING 
High-precision measuring and matching Bar and data code reading Print inspection 3D Vision (robot vision) High-performance matching Very accurate segmentation  Surface inspection Texture inspection Quality control Object or defect classification Defect (Anomaly) detection  Typical Applications
Rigid objectsFixed position and orientationSpecific featuresMaximum transparency required  High object variability Variable object orientation Unspecific features “Amorphous” objects Unknown defects Sufficient amount of image data available  Application Characteristics

לחברת אסיו ויז'ן ניסיון רב במימוש שתי השיטות וכן בייעוץ ללקוח מה השיטה המועדפת עבור האפליקציה שלו.

ניפגש במאמר הבא

מאמרים נוספים שיענינו אותך

Leave a Comment