在工廠自動化和農(nóng)業(yè)等許多領(lǐng)域都應(yīng)用到視覺感測技術(shù)，雖然看似效果顯著，但只有當(dāng)AI和機(jī)器學(xué)習(xí)被添加到組合中時，該技術(shù)才能真正發(fā)揮其作用。

機(jī)器視覺系統(tǒng)在工業(yè)流程中使用已有一段時間。例如，它們經(jīng)常被用來監(jiān)測在輸送帶上移動的產(chǎn)品。相對簡單的模式識別擴(kuò)展了這些機(jī)器視覺系統(tǒng)的能力，但人工智慧（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的導(dǎo)入，正在?明機(jī)器視覺進(jìn)入新的應(yīng)用。

一條工業(yè)生產(chǎn)線是相對一致的，這使得機(jī)器視覺系統(tǒng)更容易識別任何超出定義范圍的東西。在現(xiàn)實世界中，事情并非如此統(tǒng)一，而這正是AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的用武之地。一個結(jié)合AI的機(jī)器視覺系統(tǒng)能辨別出的，將不僅僅是被損毀的產(chǎn)品或停滯的傳送帶。
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