APOW-01C

APOW-01C若要成功开发和实施机器视觉解决方案，关键是选择的技术合作伙伴，建立必要的硬件组件和软件框架，提供视觉算法、摄像头接口标准、分析、人工智能和机器学习。对于任何企业来说，都有可为之事和不可为之事。我们在此列出了开发现代机器视觉解决方案时需要考虑的 10 大注意事项。

1. 人工智能开发，数据质量先行：机器视觉系统若要正常运行，需要获取、处理、分析和理解图像，而这些工作均需依靠人工智能完成。为 实现这种理解，首先需要编译信息，亦即让人工智能用来学习的训练数据。训练数据质量越好，人工智能的质量就越好。由此也可以提高机器视觉系统的性能。如果训练数据质量低劣或数量不足，将妨碍人工智能和机器视觉应用取得成功。如果缺乏适当的训练数据，即使编程再好，人工智能也无法达到预期效果。

2. 功能不断叠加，渐渐脱离初衷：开始每个项目时，都要设定一系列合乎实际的期望和有望实现的目标。人类大脑能够同时处理来自五种感官的数据，并根据这些数据立即采取行动，这是真正意义上的一心多用。通过编程处理，机器通常能够很好地完成单一任务，但在需要学习和执行多项任务时，人工智能可能遇到困难。初始规划阶段，需要重点关注关系到成败的主要功能。人工智能应用的初始版本便执行种类繁多的任务，可能会导致任务无法正确执行，并导致初始结果满意度欠缺。

3. 视觉的语言：成功的机器视觉应用不仅需要功能强大的硬件，还离不开高超的编程技能。编程可以采用人工智能框架和编码语言的形式。人工智能框架可以简化、加速人工智能应用开发，包括机器学习、深度学习、神经网络和自然语言处理 (NLP)。人工智能框架可以充当人工智能系统的开发模板。与从头开始开发人工智能应用相比，这种方法的开发、部署和管理难度都大大降低。有几种编程语言可以与人工智能配合使用，每种语言都有独到的优势。其中包括 Caffe、Python、Pytorch、TensorFlow、C++、Lisp、Java、R、Prolog 和 Model Zoo。

在机器视觉应用规划阶段，确定使用内部资源还是外包编程。程序员的技能水平如何？打算使用哪种编程语言？所选编程语言的佳开发工具是哪种？人工智能程序和后续更新的编译难度如何？如何发布更新？

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