深耕深度学习技术,加速工业领域前沿渗透
深度学习技术在工业领域的应用正在迅速发展,并在多个方面取得了显著进展。
工业智能应用:清华大学深圳国际研究生院的李星辉团队在深度学习工业智能应用方面取得了系列进展。
他们利用迁移学习技术解决了高质量数据集获取的挑战,特别是在工业缺陷检测方面。他们提出的领域自适应模块可以有效利用不同来源的数据,降低目标域数据收集的成本和时间。
钢铁工业:深度学习技术在钢铁工业中的应用已得到广泛报道。
这些技术被用于支持配料加工、炼铁、铸造、轧制等多种工序,从而提高生产效率和产品质量。
机器视觉和图像分析:在工业4.0的背景下,深度学习技术正在被应用于机器视觉和图像分析,以提升产品质量控制。
这种方法相较于传统的机器视觉技术,在处理复杂缺陷类型和背景噪声方面更为有效。
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各行业应用:深度学习技术在各行各业都有广泛应用,如自动驾驶汽车、新闻聚合和欺诈新闻检测、自然语言处理、虚拟助手、娱乐、视觉识别等。
智能制造:罗克韦尔自动化发布的《智能制造现状报告》指出,生成式AI(GenAI)在制造业中的应用正在快速增长。
这项技术被用于提高生产效率、质量控制,以及应对熟练员工短缺的挑战。
总的来说,深度学习技术在工业领域的应用正变得越来越广泛,不仅提高了生产效率和产品质量,还帮助解决了技能短缺等挑战。随着技术的进一步发展,未来这一趋势有望继续加强。