当光电遇上人工智能

      通过三个例子来阐明光电技术与人工智能融合后GD真人GD真人，使用户能够更快速GD真人GD真人GD真人GD真人、更可靠的达到目标GD真人GD真人。

      查看、识别GD真人GD真人、分配–并尽可能无误地实时执行GD真人GD真人。许多基于视觉图像识别的目标任务听起来可能就这么简单——无论是质量检查GD真人、样品评估GD真人，还是许可证和权利的分配GD真人，例如访问检查。

       如果加入人工智能GD真人GD真人GD真人，目标任务处理速度增加GD真人GD真人，理想的情况下，检测率也能有极大提升。具体的识别和评估取决于您的业务需求GD真人，因为图像处理系统（几乎）没有限制，无所不能GD真人。

      为什么光电学会影响许多人工智能的应用GD真人GD真人GD真人？

      它们使人工智能能够首先被“看到”GD真人，从而进行分析GD真人GD真人GD真人。在高灵敏度传感器和摄像系统的帮助下GD真人，起初看不见的东西在复杂的测试序列中变得可见。成像技术提供高分辨率和高对比度的图像GD真人GD真人。结合深度学习算法GD真人，可以从图像中提取更多的信息GD真人。这导致在很多应用领域，如科学研究GD真人、工业制造GD真人GD真人、医疗保健和公共部门等GD真人GD真人，产生了大量的意想不到的研究结果GD真人。

实例1-通过人工智能GD真人GD真人，医学上对样品的分析更加可靠

 近年来GD真人，人工智能在医疗领域的应用越来越有前景GD真人GD真人GD真人。然而GD真人，与其他行业相比GD真人GD真人，有些限制旨在以尽可能好的方式盙D真人；せ颊逩D真人GD真人。因此，美国食品和**管理局（FDA）于2018年成立了一个专家团队，负责审查和批准将深度学习算法用于医疗技术，这对医疗行业来说是重要的一步GD真人。但是人工智能对医疗保健有什么好处呢GD真人？

 想象一下GD真人GD真人，在你面前有一台显微镜，显微镜上放着一张有医学样本的载玻片GD真人。样本进行成像后GD真人GD真人，到医生的屏幕上，样本的图像拥有难以置信的1500万像素——大量的像素确保了高质量的图像。正是在这大量的像素中GD真人GD真人，你正在寻找，例如GD真人，一个明显但微小的偏差GD真人，一种所谓的微恶性肿瘤GD真人，这些可以作为一种肿瘤发生的指示GD真人GD真人。通常它们的大小只有300 x 80微米GD真人GD真人，即只有0.3 x 0.08毫米GD真人。相比之下，正常人的头发厚度不到100微米GD真人。

听起来像是一项具有挑战性的诊断任务GD真人，但它却是病理学家日常工作中的一项重要的核心技能。平均来说GD真人，病理学家在传统的专业显微镜下分析样本大约需要两分钟。而这正是人工智能可以提供帮助和提高工作效率的地方。

Jenoptik和一家搜索引擎公司一起开发了一种显微镜摄像头GD真人，使临床医生能够更准确、更高效地工作GD真人。对重点区域进行标记GD真人，病理学家能够更容易地发现重点样本区域GD真人，并有针对性的进行仔细检查GD真人。Jenoptik的显微镜摄像头GD真人GD真人GD真人GD真人，通过人工智能软件得到功能增强GD真人。它可以突出显示样本上对病理检测有高度相关性的特定区域GD真人。这是因为系统已经从先前样本的测定中学习到到每一种微恶性肿瘤具有的独特病理特征GD真人，并且在图像上实时显示这些特征GD真人GD真人。

同时GD真人GD真人，通过深度学习算法GD真人GD真人，医学样本在显微镜下的测试时间可以从120秒减半到61秒GD真人GD真人GD真人。此外，研究表明，Lymph Node Cancer等可以被检出的概率提升至91%。相比之下GD真人GD真人GD真人，组织化学等传统方法对Lymph Node Cancer的检出率仅为83%GD真人。

实例2-人工智能能确保批量生产出的产品的质量合格

在生产过程中，影响效率和附加值质量的一个决定性因素是使废品的数量尽可能少GD真人GD真人，以使无差错生产零件的比例GD真人、成品率接近100%GD真人。例如GD真人，在许多生产区域使用高速和在线检测摄像机来检测生产过程中产品表面或形状的缺陷GD真人GD真人。高分辨率相机系统不仅能够检测产品缺陷GD真人GD真人，还能够提供准确的、高对比度的图像GD真人。在这里，视觉图像处理和人工智能的结合也提高了错误检测的质量GD真人GD真人。此外GD真人GD真人，错误不仅可以更可靠地检测到GD真人，而且可以更准确地分类，使得后期的调整和应对更具有参考性GD真人GD真人。

       例如-焊接头和螺钉头

焊缝的质量控制非常复杂GD真人。这是因为即使**眼看上去不错的焊接点也显示出差异GD真人GD真人，这就是为什么产品缺陷通常很难识别GD真人。例如GD真人GD真人GD真人，在螺丝头的质量上也是相似的。此外GD真人，只有极少量的零件有缺陷。生产过程中的变形、污垢也给成像检查程序带来了额外的挑战。

在神经网络和深度学习算法的帮助下GD真人，摄像机可以快速而明确地识别出生产零件是否符合规定的质量要求。这种分析系统是用无误差零件的大数据库训练而成的GD真人GD真人。通过这种方式GD真人，系统学会了如何检测较小的偏差GD真人GD真人GD真人，并在生产过程中分离出“好的和坏的部分”。在光电解决方案的帮助下GD真人GD真人，该算法基于高分辨率图像GD真人。结合深度学习算法GD真人GD真人，这些算法在图像分析中提供了更准确的结果GD真人。如果新零件被生产出来，并且也经过检查GD真人，算法自动识别出是否存在异常GD真人GD真人，并继续进行自我学习训练GD真人。通过对生产过程中的错误进行及时和系统化的识别GD真人GD真人，可以迅速地做出正确的决策GD真人GD真人。

实例3——有了人工智能GD真人，即使在*困难的条件下也能正确读取车牌号

人工智能的使用在道路安全领域也提供了显著的优势GD真人GD真人，例如在自动车牌识别系统中GD真人，这些系统用于通行权和速度控制GD真人。

挑战在于GD真人，即使在恶劣的天气GD真人、黑暗或弱光照等恶劣条件下GD真人，也要正确识别车牌GD真人。人工智能系统通过识别图案和重复出现的元素GD真人GD真人GD真人，例如GD真人，它“理解”车牌所传达的车辆原产国信息GD真人，从而提高了读取率的准确性GD真人GD真人GD真人。原则上GD真人，该软件还可以将车辆进行分类：汽车、卡车GD真人、公共汽车或摩托车。

 人工智能软件直接集成到交通摄像头中GD真人GD真人，因此不需要额外的设备或安装。例如GD真人，在英国GD真人，将自动车牌识别系统整合到国内警察信息和搜索系统，从而简化了警察工作GD真人，同时道路和社区更加安全。

 目前GD真人，英国各地有数百台基于人工智能的ANPR摄像机正在与警察部队合作。由于其高准确度的读取率GD真人GD真人，它们有助于保持社区和道路的安全，因为它们能够可靠地GD真人GD真人、快速地识别感兴趣的车辆GD真人，从而允许警察进行适当的干预GD真人。

 交通摄像头不仅可以增强安全性，还具有可持续性GD真人GD真人GD真人。它们的使用改善了交通流GD真人，从而使速度均匀GD真人GD真人。这反过来又对环境产生了积极影响GD真人，因为燃油消耗量降低了GD真人。

 以上这些例子表明GD真人GD真人GD真人，自学习系统因为其快速性GD真人GD真人GD真人GD真人、可靠性GD真人GD真人，正在全方位地进入日常生活GD真人。然而GD真人，在可预见的将来，机器将不会取代人类GD真人。人工智能仍然是由人类创造的，它取决于训练它的样本数据的质量GD真人GD真人。