整合了機器學(xué)習算法與機器視覺(jué)系統可應用在眾多加工制造業(yè)領(lǐng)域，機器視覺(jué)通過(guò)傳感系統采集數據信息，機器學(xué)習算法可藉數據信息提升機器視覺(jué)功能，建立全封閉式的循環(huán)系統，普遍應用在各行業(yè)，可推動(dòng)機器視覺(jué)系統更普遍的應用。

　　機器視覺(jué)系統能在生產(chǎn)過(guò)程中進(jìn)行物件偵測、掃描、尺寸丈量或檢測等，已成為智能工廠(chǎng)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(chǎng)架構的基石。

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

　　機器學(xué)習算法已被用以提升機器視覺(jué)系統的功能，將二者整合的系統已被確認可藉大數據的應用增強自動(dòng)化技術(shù)與檢測全過(guò)程;更專(zhuān)業(yè)的深入分析通過(guò)云服務(wù)與邊緣終端的機器學(xué)習算法，可深入分析巨大的機器視覺(jué)數據信息，以辨別產(chǎn)品優(yōu)良與缺陷的模式，并可自動(dòng)升級機器視覺(jué)系統的識別優(yōu)化算法，不必人為干涉。

　　這種全封閉式循環(huán)系統在眾多行業(yè)，如食品加工/飲料行業(yè)、汽車(chē)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(jiàn)的缺陷，并有助于即時(shí)改善生產(chǎn)過(guò)程。

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