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三個(gè)例子來(lái)闡明光電技術(shù)與人工智能融合后，使用戶能夠更快速、更可靠的達(dá)到目標(biāo)。

查看、識(shí)別、分配–并盡可能無(wú)誤地實(shí)時(shí)執(zhí)行。許多基于視覺(jué)圖像識(shí)別的目標(biāo)任務(wù)聽(tīng)起來(lái)可能就這么簡(jiǎn)單——無(wú)論是質(zhì)量檢查、樣品評(píng)估，還是許可證和權(quán)利的分配，例如訪問(wèn)檢查。

如果加入人工智能，目標(biāo)任務(wù)處理速度增加，在理想的情況下，檢測(cè)率也能有很好的提升。具體的識(shí)別和評(píng)估取決于您的業(yè)務(wù)需求，因?yàn)閳D像處理系統(tǒng)（幾乎）沒(méi)有限制，*。

為什么光電學(xué)會(huì)影響許多人工智能的應(yīng)用？

它們使人工智能能夠首先被“看到”，從而進(jìn)行分析。在高靈敏度傳感器和攝像系統(tǒng)的幫助下，初看不見(jiàn)的東西在復(fù)雜的測(cè)試序列中變得可見(jiàn)。成像技術(shù)提供高分辨率和高對(duì)比度的圖像。結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法，可以從圖像中提取更多的信息。這導(dǎo)致在很多應(yīng)用領(lǐng)域，如科學(xué)研究、工業(yè)制造、醫(yī)療保健和公共部門(mén)等，產(chǎn)生了大量的意想不到的研究結(jié)果。

實(shí)例1-通過(guò)人工智能，醫(yī)學(xué)上對(duì)樣品的分析更加可靠

近年來(lái)，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越有前景。然而，與其他行業(yè)相比，有些限制旨在以盡可能好的方式保護(hù)患者。因此，美國(guó)食品和藥物管理局（FDA）于2018年成立了一個(gè)專家團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)審查和批準(zhǔn)將深度學(xué)習(xí)算法用于醫(yī)療技術(shù)，這對(duì)醫(yī)療行業(yè)來(lái)說(shuō)是重要的一步。但是人工智能對(duì)醫(yī)療保健有什么好處呢？

想象一下，在你面前有一臺(tái)顯微鏡，顯微鏡上放著一張有醫(yī)學(xué)樣本的載玻片。樣本進(jìn)行成像后，到醫(yī)生的屏幕上，樣本的圖像擁有難以置信的1500萬(wàn)像素——大量的像素確保了高質(zhì)量的圖像。正是在這大量的像素中，你正在尋找，例如，一個(gè)明顯但微小的偏差，一種所謂的微惡性腫瘤，這些可以作為一種腫瘤疾病的指示。通常它們的大小只有300 x 80微米，即只有0.3 x 0.08毫米。相比之下，正常人的頭發(fā)厚度不到100微米。

聽(tīng)起來(lái)像是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的診斷任務(wù)，但它卻是病理學(xué)家日常工作中的一項(xiàng)重要的核心技能。平均來(lái)說(shuō)，病理學(xué)家在傳統(tǒng)的專業(yè)顯微鏡下分析樣本大約需要兩分鐘。而這正是人工智能可以提供幫助和提高工作效率的地方。

Jenoptik和一家搜索引擎公司一起開(kāi)發(fā)了一種顯微鏡攝像頭，使臨床醫(yī)生能夠更準(zhǔn)確、更高效地工作。對(duì)重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，病理學(xué)家能夠更容易地發(fā)現(xiàn)重點(diǎn)樣本區(qū)域，并有針對(duì)性的進(jìn)行仔細(xì)檢查。Jenoptik的顯微鏡攝像頭，通過(guò)人工智能軟件得到功能增強(qiáng)。它可以突出顯示樣本上對(duì)疾病檢測(cè)有高度相關(guān)性的特定區(qū)域。這是因?yàn)橄到y(tǒng)已經(jīng)從先前樣本的測(cè)定中學(xué)習(xí)到到每一種微惡性腫瘤具有的*病理特征，并且在圖像上實(shí)時(shí)顯示這些特征。

同時(shí)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，醫(yī)學(xué)樣本在顯微鏡下的測(cè)試時(shí)間可以從120秒減半到61秒。此外，研究表明，淋巴結(jié)癌等疾病可以被檢出的概率提升至91%。相比之下，免疫組織化學(xué)等傳統(tǒng)方法對(duì)淋巴結(jié)癌的檢出率僅為83%。

實(shí)例2-人工智能能確保批量生產(chǎn)出的產(chǎn)品的質(zhì)量合格

在生產(chǎn)過(guò)程中，影響效率和附加值質(zhì)量的一個(gè)決定性因素是使廢品的數(shù)量盡可能少，以使無(wú)差錯(cuò)生產(chǎn)零件的比例、成品率接近100%。例如，在許多生產(chǎn)區(qū)域使用高速和在線檢測(cè)攝像機(jī)來(lái)檢測(cè)生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)品表面或形狀的缺陷。高分辨率相機(jī)系統(tǒng)不僅能夠檢測(cè)產(chǎn)品缺陷，還能夠提供準(zhǔn)確的、高對(duì)比度的圖像。在這里，視覺(jué)圖像處理和人工智能的結(jié)合也提高了錯(cuò)誤檢測(cè)的質(zhì)量。此外，錯(cuò)誤不僅可以更可靠地檢測(cè)到，而且可以更準(zhǔn)確地分類，使得后期的調(diào)整和應(yīng)對(duì)更具有參考性。

例如-焊接頭和螺釘頭

焊縫的質(zhì)量控制非常復(fù)雜。這是因?yàn)榧词?看上去不錯(cuò)的焊接點(diǎn)也顯示出差異，這就是為什么產(chǎn)品缺陷通常很難識(shí)別。例如，在螺絲頭的質(zhì)量上也是相似的。此外，只有極少量的零件有缺陷。生產(chǎn)過(guò)程中的變形、污垢也給成像檢查程序帶來(lái)了額外的挑戰(zhàn)。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)算法的幫助下，攝像機(jī)可以快速而明確地識(shí)別出生產(chǎn)零件是否符合規(guī)定的質(zhì)量要求。這種分析系統(tǒng)是用*零件的大數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練而成的。通過(guò)這種方式，系統(tǒng)學(xué)會(huì)了如何檢測(cè)小的偏差，并在生產(chǎn)過(guò)程中分離出“好的和壞的部分”。在光電解決方案的幫助下，該算法基于高分辨率圖像。結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法，這些算法在圖像分析中提供了更準(zhǔn)確的結(jié)果。如果新零件被生產(chǎn)出來(lái)，并且也經(jīng)過(guò)檢查，算法會(huì)自動(dòng)識(shí)別出是否存在異常，并繼續(xù)進(jìn)行自我學(xué)習(xí)訓(xùn)練。通過(guò)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的錯(cuò)誤進(jìn)行及時(shí)和系統(tǒng)化的識(shí)別，可以迅速地做出正確的決策。

實(shí)例3——有了人工智能，即使在困難的條件下也能正確讀取車牌號(hào)

人工智能的使用在道路安全領(lǐng)域也提供了顯著的優(yōu)勢(shì)，例如在自動(dòng)車牌識(shí)別系統(tǒng)中，這些系統(tǒng)用于通行權(quán)和速度控制。

挑戰(zhàn)在于，即使在惡劣的天氣、黑暗或弱光照等惡劣條件下，也要正確識(shí)別車牌。人工智能系統(tǒng)通過(guò)識(shí)別圖案和重復(fù)出現(xiàn)的元素，例如，它“理解”車牌所傳達(dá)的車輛原產(chǎn)國(guó)信息，從而提高了讀取率的準(zhǔn)確性。原則上，該軟件還可以將車輛進(jìn)行分類：汽車、卡車、公共汽車或摩托車。

人工智能軟件直接集成到交通攝像頭中，因此不需要額外的設(shè)備或安裝。例如，在英國(guó)，將自動(dòng)車牌識(shí)別系統(tǒng)整合到全國(guó)交通信息和搜索系統(tǒng)，終簡(jiǎn)化了工作，同時(shí)道路和社區(qū)更加安全。

目前，英國(guó)各地有數(shù)百臺(tái)基于人工智能的ANPR攝像機(jī)正在與交通部門(mén)合作。由于其高準(zhǔn)確度的讀取率，它們有助于保持社區(qū)和道路的安全，因?yàn)樗鼈兡軌蚩煽康?、快速地識(shí)別感興趣的車輛，從而允許交通部門(mén)進(jìn)行適當(dāng)?shù)母深A(yù)。

交通攝像頭不僅可以增強(qiáng)安全性，還具有可持續(xù)性。它們的使用改善了交通流，從而使速度均勻。這反過(guò)來(lái)又對(duì)環(huán)境產(chǎn)生了積極影響，因?yàn)槿加拖牧拷档土恕?/span>

以上這些例子表明，自學(xué)習(xí)系統(tǒng)因?yàn)槠淇焖傩浴⒖煽啃?，正在全面地進(jìn)入日常生活。然而，在可預(yù)見(jiàn)的將來(lái)，機(jī)器將不會(huì)取代人類。人工智能仍然是由人類創(chuàng)造的，它取決于訓(xùn)練它的樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量。