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技術的發(fā)展需要兩點基礎，一點是關鍵技術突破，一點是大量需求，二者缺一不可，相輔相成。計算機視覺技術在最近幾年的突飛猛進，依賴于深度神經網絡的技術突破和汽車自動駕駛的廣闊市場需求。專用芯片不斷更新，處理能力不斷成長，視覺識別技術的不斷發(fā)展，為在更廣闊的領域應用計算機視覺技術帶來了可能。

視覺是人類最主要的接受信息的手段。獲得信息，處理信息，采取措施，是多數(shù)生產過程的流程。如何把計算機視覺技術應用到生產過程中，有三個需要解決的問題。

第一，梳理生產流程，找到適合計算機視覺的關鍵點。這是一個相互溝通，經驗交流的過程，需要我們和客戶之間的信息充分共享，把各自的經驗融合在一起，找到突破點。計算機視覺更適合于機械的不斷重復的工作，比如對于瑕疵產品的識別，對于非正常情況的發(fā)現(xiàn)，人長時間處理這類信息容易產生疲勞，從而帶來失誤，或者需要比較豐富的經驗，而導致識別能力傳承不宜的工作崗位。

第二，針對指定任務需求，已有的算法方案不一定適合，導致需要修改處理算法來適應特定任務。如果需要算法上的變化，將極大的增加實現(xiàn)難度，不能高效的沿用已有的積累，會大大增加開發(fā)的難度，提高了成本。如何簡化系統(tǒng)識別的訓練過程，訓練方式，是把這項技術應用到更廣泛的領域中的核心要求。

第三，把計算機輔助處理部署到實際生產環(huán)境。企業(yè)都有自己原有的信息系統(tǒng)，要把新增視覺系統(tǒng)接入到原有系統(tǒng)中，需要提供統(tǒng)一標準的接口，并對原有通用標準的接口進行支持，這是部署到已有生產環(huán)境的重點。

在我們已經處理過的案例中，我們建立了一套不需要專業(yè)技術就可以定制和調教的視覺識別工具和套件，同時提供工控級的設備，極大的降低了部署成本，幫助客戶取得了很好的經濟效益。