通過三個例子來闡明光電技術(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、識別、分配–并盡可能無誤地實時執(zhí)行。許多基于視覺圖像識別的目標(biāo)任務(wù)聽起來可能就這么簡單——無論是質(zhì)量檢查、樣品評估，還是許可證和權(quán)利的分配，例如訪問檢查。

       如果加入人工智能，目標(biāo)任務(wù)處理速度增加，理想的情況下，檢測率也能有極大提升。具體的識別和評估取決于您的業(yè)務(wù)需求，因為圖像處理系統(tǒng)（幾乎）沒有限制，無所不能。

      為什么光電學(xué)會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”，從而進行分析。在高靈敏度傳感器和攝像系統(tǒng)的幫助下，起初看不見的東西在復(fù)雜的測試序列中變得可見。成像技術(shù)提供高分辨率和高對比度的圖像。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)療保健和公共部門等，產(chǎn)生了大量的意想不到的研究結(jié)果。

實例1-通過人工智能，醫(yī)學(xué)上對樣品的分析更加可靠

 近年來，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來越有前景。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患者。因此，美國食品和**管理局（FDA）于2018年成立了一個專家團隊，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)，這對醫(yī)療行業(yè)來說是重要的一步。但是人工智能對醫(yī)療保健有什么好處呢？

 想象一下，在你面前有一臺顯微鏡，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發(fā)生的指示。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。

聽起來像是一項具有挑戰(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重要的核心技能。平均來說，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。對重點區(qū)域進行標(biāo)記，病理學(xué)家能夠更容易地發(fā)現(xiàn)重點樣本區(qū)域，并有針對性的進行仔細(xì)檢查。Jenoptik的顯微鏡攝像頭，通過人工智能軟件得到功能增強。它可以突出顯示樣本上對病理檢測有高度相關(guān)性的特定區(qū)域。這是因為系統(tǒng)已經(jīng)從先前樣本的測定中學(xué)習(xí)到到每一種微惡性腫瘤具有的獨特病理特征，并且在圖像上實時顯示這些特征。

同時，通過深度學(xué)習(xí)算法，醫(yī)學(xué)樣本在顯微鏡下的測試時間可以從120秒減半到61秒。此外，研究表明，Lymph Node Cancer等可以被檢出的概率提升至91%。相比之下，組織化學(xué)等傳統(tǒng)方法對Lymph Node Cancer的檢出率僅為83%。

實例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)過程中，影響效率和附加值質(zhì)量的一個決定性因素是使廢品的數(shù)量盡可能少，以使無差錯生產(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攝像機來檢測生產(chǎn)過程中產(chǎn)品表面或形狀的缺陷。高分辨率相機系統(tǒng)不僅能夠檢測產(chǎn)品缺陷，還能夠提供準(zhǔn)確的、高對比度的圖像。在這里，視覺圖像處理和人工智能的結(jié)合也提高了錯誤檢測的質(zhì)量。此外，錯誤不僅可以更可靠地檢測到，而且可以更準(zhǔn)確地分類，使得后期的調(diào)整和應(yīng)對更具有參考性。

       例如-焊接頭和螺釘頭

焊縫的質(zhì)量控制非常復(fù)雜。這是因為即使**眼看上去不錯的焊接點也顯示出差異，這就是為什么產(chǎn)品缺陷通常很難識別。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)過程中的變形、污垢也給成像檢查程序帶來了額外的挑戰(zhàn)。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)算法的幫助下，攝像機可以快速而明確地識別出生產(chǎn)零件是否符合規(guī)定的質(zhì)量要求。這種分析系統(tǒng)是用無誤差零件的大數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練而成的。通過這種方式，系統(tǒng)學(xué)會了如何檢測較小的偏差，并在生產(chǎn)過程中分離出“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，并且也經(jīng)過檢查，算法自動識別出是否存在異常，并繼續(xù)進行自我學(xué)習(xí)訓(xùn)練。通過對生產(chǎn)過程中的錯誤進行及時和系統(tǒng)化的識別，可以迅速地做出正確的決策。

實例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

人工智能的使用在道路**領(lǐng)域也提供了顯著的優(yōu)勢，例如在自動車牌識別系統(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，也要正確識別車牌。人工智能系統(tǒng)通過識別圖案和重復(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，將自動車牌識別系統(tǒng)整合到國內(nèi)警察信息和搜索系統(tǒng)，從而簡化了警察工作，同時道路和社區(qū)更加**。

 目前，英國各地有數(shù)百臺基于人工智能的ANPR攝像機正在與警察**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**，因為它們能夠可靠地、快速地識別感興趣的車輛，從而允許警察進行適當(dāng)?shù)母深A(yù)。

 交通攝像頭不僅可以增強**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。這反過來又對環(huán)境產(chǎn)生了積極影響，因為燃油消耗量降低了。

 以上這些例子表明，自學(xué)習(xí)系統(tǒng)因為其快速性、可靠性，正在全方位地進入日常生活。然而，在可預(yù)見的將來，機器將不會取代人類。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。