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AI與否?重點絕對不是使用甚麼技術,而是合理解決問題!
2022/06/20 04:16
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有時候我會覺得AI的光環有點像我當年是不是有考上建中?或台大?因為社會期望太大,不只是對個人產生無謂的壓力,也扭曲了事實的需要!如果大家別想那麼多,務實一點實事求是,這個世界其實會更簡潔有效率!我剛剛得到客戶肯定,大成鋼公司對我前面一年的研發服務很滿意,要延長我的顧問合約,繼續研究如上的新議題。

他們想確認這些木板材料是不是一如供貨廠商說的一樣品質?就是品管啦!人工檢驗當然很耗時費事,如果是影像就可以檢驗的項目,如長寬是否符合?或有無破損缺陷?等等,應該請我寫出影像辨識的檢驗程式就可以快速準確做到的!這就是我多年來期望的工作了!我做得到,客戶也一定可以因此獲得效益的

怎麼作呢?我也很願意跟所有讀者說清楚講明白,我不會像那些AI詐騙集團一樣,故作神秘伺機騙錢的!這真的只是一項技術工作,其實我一個公司也做不完,我不介意公開我的作法讓更多同業模仿,也因此讓更多產業獲益的!首先是需要辨識產品的ID,就是上圖中的那張名片了!

以目前客戶初步提供的影像,即使全圖是千萬畫素(4912*3684)的高解析影像,小小貼紙上的標籤放大來看還是這個樣子的!如果上面的096S就是可以辨識貨物ID的目標,我就可以過關了!如果要我辨識那個一維條碼或其下的編碼呢?大家就知道有點難的!

如果要配合影像辨識先確認貨物的ID,這個標籤是應該稍微更改設計的!譬如將條碼與對應的英數字字元在印製時放大一倍,我就可以輕鬆辨識出貨物的ID了!這比起將一千萬畫素的影像變成兩三千萬畫素的影像成本更低,也更合理!因為要辨識貨物的寬高或缺陷等等,都不需要更高解析度的!提高解析度還會拖慢整體的辨識速度,一張影像的辨識要等五六秒,你覺得OK嗎?

如果他們已經決定要用影像辨識節省成本,改印標籤當然是成本最低的選擇,接下來我就可以快速的辨識這個標籤所在貨品的寬高邊緣完整性與色澤等等的特徵,其實一兩百萬畫素的影像就夠做好這些事情了

所以我認為AI影像辨識的工作重點,絕對不是如何收集大量資料讓機器學習?而是你如何精確合理的分析認知你的需要?精準便宜地建立與取得你必須知道的資訊,根據最終的目標設計整個AI影像辨識的流程!這些過程可以讓看起來很AI的系統,以最低成本最快速度建置完成!

就像我現在的商業價值,其實跟我是不是讀過建中台大其實是無關的!重點是我可以成功的解決多少實務問題?與我使用甚麼演算法?甚麼電腦作業系統?甚麼程式語言?都無關的!但是以結果論,我就是一個不折不扣的業界的AI大師了!

所以你還要繼續迷信學過甚麼技術(ML、DL、CNN etc.)?拿到甚麼證照學歷?才能走入AI產業發光發熱嗎?那些都不重要的!能夠面對問題,認真分析理解並想出合理的科學解法才是重點!我一直都是這麼作的,以後也會繼續這麼作,創業七八年來我一直都沒碰到無法突破的困難,你來玩AI也一定可以的!

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