人工智能AI-卷积神经网络LabVIEW之Yolov3+tensorflow深度学习教程

所谓视觉针对物体的识别与定位然而目前工程师现状通常使用每个像素点去计算，通常把打光作为主要手段，进而照成很多不稳定因素。究竟深度学习人工智能把问题简单了还是复杂了。

机器学习是实现人工智能的一种途径。

深度学习已经是一套完整的体系，能在多个领域起到完全替代传统机器学习的作用;

深度学习分层结构算法，创建一个“人工智能神经网络”，可以自己学习和作出明智的决策;

深度学习是机器学习的一个分支，虽然两者都属于人工智能的范畴，但是深度学习是基于仿生学，是目前最像人类的人工智能技术;

深度学习是基于仿生学，学习的难度远远小于基于统计学的机器学习。

1） 受环境、光照、生产工艺和噪声等多重因素影响，检测系统的信噪比一般较低，微弱信号难以检出或不能与噪声有效区分。以适应光照变化、噪声以及其他外界不良环境的干扰，是要解决的问题之一。

2）由于检测对象多样、表面缺陷种类繁多、形态多样、复杂背景，对于众多缺陷类型产生的机理以及其外在表现形式之间的关系尚不明确，致使对缺陷的描述不充分，缺陷的特征提取有效性不高，缺陷目标分割困难；同时，很难找到“标准”图像作为参照，这给缺陷的检测和分类带来困难，造成识别率尚有待提高。

3）机器视觉表面缺陷检测，特别是在线检测，其特点是数据量庞大、冗余信息多、特征空间维度高，同时考虑到真正的机器视觉面对的对象和问题的多样性，从海量数据中提取有限缺陷信息的算法能力不足，实时性不高。

4）与机器视觉表面检测密切相关的人工智能理论虽然得到了很大的发展，但如何模拟人类大脑的信息处理功能去构建智能机器视觉系统还需要理论上的进一步研究，如何更好的基于生物视觉认识、指导机器视觉得检测也是研究人员的难点之一。

5）从机器视觉表面检测的准确性方面来看，尽管一系列优秀的算法不断出现，但在实际应用中准确率仍然与满足实际应用的需求尚有一定差距，如何解决准确识别与模糊特征之间、实时性与准确性之间的矛盾仍然是目前的难点。

1、快速实现传统视觉的应用

2、Tensorflow训练并结合Labview测试模型

3、Yolov3的强大之处之动态监测

人工智能AI到来，工业上很多学员不了解C#中labview中如何调用tensorflow进行深度学习模型的训练和调用，推出一整套完整的简易学的视频课程，使学员能在没有任何深度学习理论基础，不懂python编程语言的前提下，使用labview训练和部署深度学习模型，并配备相关案例视频以及源码。

1、人工智能深度学习环境安装

2、Tensorflow训练、导出模型、评估模型

3、Yolov3算法的强大之处为什么只看一次

1、适用于工业自动化行业从业者利用labview或者C#进行深度学习应用；

2、适用于plc电气工程师利用labview进行深度学习应用编程；

3、适用于机械工程师利用labview进行深度学习应用编程；

4、适用于在校大学生/研究生利用labview实现课程设计和课题研究；

5、适用于IT互联网行业人群快速掌握tensorflow与Yolov3算法训练的流程；

学生或新手可以直接学习，课程手把手教学员如何一步步进行环境配置和训练调用，让学员直接掌握深度学习动手实践的能力，只要跟着视频做就能学会应用。

自动化或互联网行业提供的新的有效的解决方案，针对传统视觉算法需要手动设计特征提取方法的弊端，深度学习模拟人的大脑神经网络运行模型，通过计算机强大的运算能力，能拟合出比传统算法适用性更强的模型，解决了行业内的难题。国内外大型自动化公司都在积极研发深度学习技术，作为老手一定要尽快更新技术，不被时代所抛弃，保持竞争力