【外星眼halcon视频教程】深度学习如何增强机器视觉检测，来改进对象检测和分类的正确率。

深度学习如何增强机器视觉检测，来改进对象检测和分类的正确率。

开发人员越来越多地应用深度学习和人工神经网络来改进对象检测和分类的正确率。

工业自动化需求日益增长
数字化对工业生产有着坚定的把握，作为工业物联网（IIoT）的一部分，流程越来越自动化。在IIoT，也称为工业4.0，各种机器和机器人承担更多的日常生产任务。例如，在装配中，新的，紧凑的和移动的机器人，例如协作机器人（cobots），经常协助其他机器人工作。

深度学习技术和卷积神经网络（CNN）可以学习区分缺陷。
IIoT高度自动化和通用联网的生产流程，以机器对机器的交互为特征，依赖于机器视觉可靠地识别工艺链的各种物品。机器视觉提高了这些工作流程的运行效率和安全性，并已成为自动化和加速生产不可或缺的环节。
如今，创新的机器学习和深度学习过程可以确保更强大的识别率。由于人工智能的进步，公司可以从更高程度的自动化，更高的生产效率，更可靠的识别，以及更广泛的识别对象中受益。
作为“生产之眼”，机器视觉软件已经成为该技术的基本要素，处理非结构化数据，例如数码图像和视频，仅通过其外部光学特征来识别物体。这种软件工作速度非常快，并且可以实现极高且可靠的识别率，因此可以在各行各业中用于各种任务，例如故障检查，工件定位和物体识别。

分析和评估大型数据集
为了使识别过程更加稳健并且能够灵活适应网络化IIoT过程的要求，机器视觉软件开发人员开始使用人工智能（AI）领域的方法。深度学习是机器学习领域的一个方法，它使计算机能够通过卷积神经网络（CNN）等体系结构进行培训和学习。
人工智能，机器学习和深度学习技术的特殊属性使它们能全面分析和评估大量数据，以便训练许多不同的类，从而更有效地区分对象。这些数据越来越多地在IIoT内被创建。主要来源于数字图像信息，传感器，扫描仪和其他过程组