基于机器学习和规则的系统

基于机器学习与规则系统的差异

机器视觉在过去几年内获得了动态行业的大规模牵引力。这些行业正在逐步利用机器愿景,以提高客户经验,优化资源的使用,实现更好的质量保证。manbetx登陆manbetx官网手机登录自从我们的成立以来一直是这项技术的倡导者。

随着许多不同领域的快速创新和进步,机器视觉技术在各级制造业的储存中具有许多益处。新的成像技术为更新的应用机会提供了一条途径。然而,任何机器视觉系统的核心是图像处理算法。也就是说,您可以使用各种方法来用于图像处理。多年来,基于规则的系统是最常用的方法。现在随着机器学习的出现,并且在技术开发方面的快速进步,越来越多的机器视觉服务提供商正在为其系统采用ML。

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那么差异是什么?

基于规则的系统

基于规则的系统是一种简单的人工智能,它使用一系列简单的if-delte语句,指导计算机基于某些规则或逻辑来达到结论或推荐。基于规则的系统建立在两个主要组件上:关于某种情况的一组事实,以及如何处理这些事实的一组规则:

  1. 一组事实。也称为知识库。这些事实是数据的组合,如收入和“零”等条件,或者“大于10k英镑”。
  2. 一组规则。也称为规则引擎。描述IF和当时陈述之间的关系是规则。

通过这两个基本概念,可以建立一个基本的AI系统,例如在特定日期推荐服装选择的工具。让我们来看看更适合制造业的一个例子。考虑一种需要识别橡胶轮变体的机器视觉系统。要指定的第一个最合乎逻辑的规则是RIM的颜色。我们可以清楚地看到以下图像中轮辋颜色的颜色差异,并且可以指示算法基于该算法对分类进行分类。

基于规则的系统中的机器视觉

规则系统的关键优势之一是写作和实施规则很容易。如果我们知道有关感兴趣的情况,我们可以轻松地根据简单的if-when-then语句创建规则,以表示关系和分类。但是,我们需要考虑特殊情况。如果有两种不同类型的轮子,具有相同彩色轮辋的轮子怎么办?然后我们需要根据孔的数量来定义规则以计算和分类。

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基于规则的系统中的机器视觉

但是,如果我们遇到任何没有孔的轮子怎么办?此列表可以继续。基于规则的系统本质上是确定性的。没有正确的规则可能会导致误报和假底片。因此,规则系统可以开始很简单,但随着时间的推移,可以变得相当笨重,因为添加了越来越多的例外和规则更改。虽然个别规则可能很容易理解和代表,但是完整规则引擎的复杂交互可能更难以掌握。

机器视觉

机器学习方法

机器学习是一种替代方法,可用于机器愿景,可以帮助解决基于规则的方法的一些缺点。而不是尝试完全模仿像人类,机器学习方法的决策过程通常只采取结果并调整自己以达到那些结果。机器学习本质上是概率,并使用统计模型而不是确定性规则。机器学习过程的基本操作就是说,基于历史性结果我们可以预测未来的结果。

机器学习方法假设可以通过输入变量和其他参数的组合来描述任何问题的输出。机器学习算法本身通常被视为“黑匣子” - 输入和输出密切连接到现实世界,但内部作品更难以描述。

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机器学习批准

在我们上述示例的机器学习方法中,我们首先需要在每个变体的示例中训练我们的模型。通过这些例子,通过预测它们中的每个示例,系统学会区分它们。系统类似地与人类如何基于模式区分对象。

结论

显然,两种方法之间的核心区别在于,在基于规则的系统中,程序员定义了所有规则,并且在机器学习中,规则由系统定义。

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