整合了機器學習算法與機器視覺系統(tǒng)可應用在眾多加工制造業(yè)領域，機器視覺通過傳感系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)信息，機器學習算法可藉數(shù)據(jù)信息提升機器視覺功能，建立全封閉式的循環(huán)系統(tǒng)，普遍應用在各行業(yè)，可推動機器視覺系統(tǒng)更普遍的應用。

　　機器視覺系統(tǒng)能在生產(chǎn)過程中進行物件偵測、掃描、尺寸丈量或檢測等，已成為智能工廠在制造或品管方面的關(guān)鍵科技之一，并快速成為工業(yè)4.0浪潮中智能工廠架構(gòu)的基石。

　　機器視覺系統(tǒng)具有不同級別準確度與穩(wěn)定度，光源、鏡頭分辨率、視覺算法與工件夾持方位都會影響準確度與穩(wěn)定度，然而造成潛在限制的是為特定視覺導引或檢測程序所開發(fā)的程序編寫，目前機器視覺系統(tǒng)尚未訓練出識別工件出現(xiàn)不預期變量的功能。

　　機器學習算法已被用以提升機器視覺系統(tǒng)的功能，將二者整合的系統(tǒng)已被確認可藉大數(shù)據(jù)的應用增強自動化技術(shù)與檢測全過程;更專業(yè)的深入分析通過云服務與邊緣終端的機器學習算法，可深入分析巨大的機器視覺數(shù)據(jù)信息，以辨別產(chǎn)品優(yōu)良與缺陷的模式，并可自動升級機器視覺系統(tǒng)的識別優(yōu)化算法，不必人為干涉。

　　這種全封閉式循環(huán)系統(tǒng)在眾多行業(yè)，如食品加工/飲料行業(yè)、汽車制造及電子器件加工制造業(yè)等，都可用于識別肉眼所看不見的缺陷，并有助于即時改善生產(chǎn)過程。

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