稀疏建模为低功率嵌入式视觉应用中的AI提供了不同的方法

188金宝搏下载界面人工智能（AI）对视觉检查系统具有巨大的影响，因为它使机器能够通过数据进行分类而无需太多的人类输入。但是，传统AI有一些视觉检查的缺点。这些包括：

• 大量数据：基于视觉的人工智能系统全面188金宝搏下载界面处理图像的每个部分。这需要大量的计算能力，这可以使过程缓慢，数据密集且昂贵。这也使AI系统适合嵌入式系统，这是机器视觉应用的重要组成部分。
• 需要大量输入：188金宝搏下载界面人工智能需要大量图像才能进行准确和可靠的预测。这需要大量时间，能量和数据存储才能完成。它还使传统的AI系统训练非常缓慢。

稀疏建模AI

稀疏建模是一种替代AI系统，需要更少的数据，因为它专注于识别特定功能而不是处理整个图像。稀疏建模可以不断地调整和重新训练，以适应不同条件，例如照明，振动甚至完全不同的图像组成。

由于稀疏建模的计算机密集度较低，因此它是许多不同行业嵌入式机器视觉系统的节能解决方案。

稀疏建模AI应用于机器视觉的应用

以下是稀疏建模AI用于机器视觉的当前应用：

• 医疗行业：稀疏建模AI可用于更有效地处理视觉医学成像数据，尤其是X射线。稀疏建模AI仅专注于X射线的基本特征的能力可以帮助医疗专业人员更快地识别伤害和缺陷。
• 制造业：稀疏的建模AI可以生成质量控制的视觉检查系统，这些系统需要很少的图像才能训练 - 低至50的开始。这有助于降低拒绝率，这对于改善制造公司的底线至关重要。

除了这些特定的应用程序外，任何目前使用机器视觉系统的公司都可能受益于稀疏建模AI，尤其是由于其具有比传统AI更少的资源进行预测的能力。

有关此主题的更多信息，请阅读我们的更多有关市场上最令人兴奋的新技术之一嵌入式视觉资源部分。