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深度学习变得更容易 用于图像处理的代码生成软件
在接下来的几篇文章中，我们将讨论当前重要的机器视觉趋势，不仅要考虑技术进步，还要关注影响机器视觉世界和我们支持的行业的全球因素。
本周，我们将探讨软件的进步如何使深度学习更加强大和易于部署，以及MIL CoPilot如何彻底改变图像处理功能的代码生成。
深度学习在工业自动化中的作用
工业自动化是工业4.0的核心支柱。随着对熟练劳动力的需求随着工厂环境中生产率的增加而增加，基于深度学习的方法可以作为减少劳动时间和提高效率的权宜之计。
有关工业自动化中深度学习的更多信息，请查看我们的这篇关于机器学习机器视觉的博客文章。
为什么深度学习比传统算法更好？
与标准的基于规则的算法相比，深度学习神经网络的主要优势在于它能够在不需要繁重编码的情况下获得良好的结果。
繁琐的编码可能会使项目陷入困境并影响势头。
在编程方面，由于您不必编写代码来详细描述什么被认为是缺陷，因此基于深度学习的应用程序的开发更容易，也更快。因此，部署深度学习要容易得多，并且随着对基于AI的方法的不断改进，这种情况只会继续下去。
在维护和发展此类应用程序的实践中，优势只会变得更强。
让我们考虑一个检测缺陷产品并识别缺陷类型的应用。
Matrox 成像库 （MIL） 中的缺陷检测 X。
想象一下，我们必须升级此应用程序以检测新型缺陷。使用基于深度学习的方法，这种演变只需要将这种新缺陷的图像添加到数据集中，然后使用升级后的数据集训练神经网络。在这一点之后，我们的神经网络现在将考虑这个新的缺陷，而无需修改一行代码。
如果您需要将相同的演变应用于基于传统算法的应用程序，则需要准备重写代码的很大一部分。
深度学习软件的进步
现在，这种固有的编码缺失不仅使深度学习变得更容易，而且基本的图像处理功能本身也以这种方式变得更加简单。这一切都归功于 Matrox Imaging 的革命性软件进步，使部署视觉系统变得前所未有的容易。
使用 Matrox 成像库 （MIL） CoPilot 对训练集进行组织和标记。
Matrox 已经认识到，使用编程库来评估开发视觉应用程序的可行性和最佳方法可能既令人生畏又耗时。这就是为什么他们通过引入MIL CoPilot（Matrox成像库（MIL）的交互式环境）消除了大部分负担的原因。经过现场验证的软件开发套件 （SDK），其中包含一套全面的视觉应用开发工具。
使用 MIL CoPilot 为图像处理功能生成点击代码
MIL CoPilot 非常适合促进推理和训练深度学习数据集。但是，如果不为视觉应用编写代码，就无法走得更远，会发生什么呢？
嗯，MIL CoPilot不仅使用户能够在将操作包含在特定的视觉应用中之前选择和微调操作，它还提供了这些功能，而无需您编写任何代码。会话中完成的所有工作都方便地保存在工作区中，以供将来参考或与同事共享。实时预览允许用户在提交操作之前自由试验。最好的部分是，MIL CoPilot将生成清晰的功能代码，以便立即集成。
MIL CoPilot 将为任何 MIL 支持的语言（C 、C#、CPython 和 VB.Net）生成代码。即使是最有经验的开发人员，也能为快速启动视觉应用程序开发提供更快、更简单、更高效的方法。
全球半导体危机
接下来我们将讨论当前重要的机器视觉趋势，不仅要考虑技术进步，还要关注影响机器视觉世界和我们支持的行业的全球因素。
本周，我们将探讨导致全球半导体短缺的许多因素，到目前为止，半导体短缺已经掩盖了机器视觉在20世纪20年代的增长。
介绍
我们正处在前所未有的时代。COVID-19大流行改变了我们的生活方式，并为我们所有人创造了新常态。
但这对全球半导体芯片的大规模短缺意味着什么呢？我们什么时候才能开始看到供应增加缓解需求高峰的窒息？有哪些因素在起作用，帮助我们预测未来，描绘出明天的机器视觉世界？每个人都在嘴边问一个问题：机器视觉组件的交付周期何时才能恢复到原来的水平？
让我们从基础开始。
什么是半导体？
简单 来说，半导体是像硅这样的材料，可以纵来绝缘或导电。这使得它们非常适合用作逻辑板中的"大脑"，因为由小型半导体开关（称为晶体管）组成的电路位于计算机芯片的核心。
像这样的逻辑板将始终采用半导体芯片。
利用这些材料的导电性的能力有助于它们执行数学算法和运行计算机程序的能力。通过将晶体管组合在一起，可以形成逻辑门，这是FPGA（现场可编程门阵列）的基本构建块。这些通常用于智能相机和边缘计算，这是工业4.0快速增长的领域，在工厂自动化中很受欢迎。
半导体繁荣/萧条周期
这些芯片用于各种电子产品，例如汽车，手机，智能手表，平板电脑，个人电脑 - 名单还在继续。随着所有这些应用的技术变得越来越先进，随着数字计算每年都被应用于新的行业，面对极其有限的供应，全球对这些芯片的需求继续激增。
全球半导体行业的繁荣和萧条周期如下：
- 需求的步伐越来越快，赶上了供应。这导致价格上涨。
- 制造商争先恐后地提高产能，以利用这些高价格。
- 随着产能的增加，供应开始超过需求，迫使价格下跌。
- 随着产能持续增长的盈利能力减弱，制造商放松下来，让需求迎头赶上。
这把我们带回到周期的第1阶段。
半导体产业的现状
截至2022年3月，全球仍面临半导体芯片长期严重短缺的问题。
尽管自2020年初以来情况一直在持续，但我们仍在等待制造商增加产能的缓解效果。
为什么半导体仍然短缺？
还有更多因素在起作用，使得当前的周期特别苛刻，不仅对于最终用户和系统集成商，而且对于分销商，供应商和OEM也是如此。我们必须研究这些因素，以确定为什么半导体仍然短缺，以及为什么这种情况可能持续一段时间。虽然有许多因素在起作用，但影响当前形势的关键方面是：
新冠肺炎疫情对全球半导体产业的影响
当2020年全球COVID-19大流行爆发时，大多数人预测世界将陷入长期衰退。工厂关闭以阻止病毒传播，生产停顿。由于预计半导体需求将大幅下降，制造商相应地减少了资本支出，最终限制了生产能力。
他们未能预料到的是，与大多数其他人一样，全国封锁是家庭工作成为新常态的完美风暴。
这导致对个人电脑的需求急剧上升。如此之大，以至于由此产生的芯片短缺仍然影响着当今经济的许多方面。这在很大程度上是由于依赖这些半导体的大量产品。
中国竞相持有半导体股
自2020年初以来，半导体生产和贸易的速度飙升。公司正在争先恐后地实现"半导体独立"，并拥有自己的芯片生产手段。根据数据公司Qichacha的数据，2020年有超过22，000家新的半导体公司在中国注册。在2021年的前两个月，还有4，350人。
那些没有专注于生产自己的半导体的公司一直在大量购买半导体，以避免短缺。根据 《议定书》，2020年中国进口了价值3500亿美元的芯片，占进口总额的六分之一。他们的文章说，"中国几乎可以大规模生产任何东西"，但微芯片，尤其是高端芯片，仍然遥不可及。
半导体供给何时能缓解需求？
因此，我们知道半导体生产商现在正在争先恐后地增加产能。
据报道，英特尔正在花费200亿美元购买新工厂，以利用当前的高价格。台湾半导体制造公司 - 世界上最大的年度半导体生产商 - 也计划今年花费440亿美元扩大其产能。
现在，提高半导体的生产能力不仅被视为制造商的首要任务，而且许多政府也将其视为重中之重。
此外，美国政府计划花费520亿美元用于补贴一项全国性的促进半导体制造的计划，中国也在做同样的事情，提供约330亿美元的补贴，以促进国内芯片生产。
此前对急需供应增加的估计是在2021年底;目前的估计表明，半导体短缺可能会持续到2022年中后期，甚至可能持续到2023年第一季度。
半导体行业繁荣/萧条周期的未来
随着政府现在把注意力和资金集中在增加半导体产量上，我们可能会开始看到价格和供应的上下波动更大、更剧烈。
目前的目标是解决目前的供应瓶颈，实现工业产出最大化。但随着产量的大幅增长，加上大量家庭工人现在回到办公室，不再以如此惊人的速度购买PC，需求肯定会大幅下降，价格将暴跌，甚至可能比以往任何时候都更急剧。
半导体短缺与机器视觉
不幸的是，上述所有讨论的问题对工业世界的影响与对消费者世界的影响一样大。
在斯图加特VISION 2021贸易展开幕式上，VDMA Machine Vision董事会主席Mark Williamson在开幕式上致辞如下：
"VDMA每月的订单量和营业额统计数据显示，机器视觉行业的订单簿已经满了。对机器视觉组件和系统的需求仍然很高，但是，由于材料短缺，特别是电子元件，公司正在努力跟上生产，因此不得不减少当前的生产计划。
结论
由于关于地缘政治，全球经济和半导体的主题交叉点存在许多深远的考虑因素，因此很难在一篇博客文章中涵盖所有内容。由于这种令人难以置信的复杂情况，在预测未来时很难做到准确 - 专家说我们将不得不等到2022年底左右，或者可能远至2023年初中旬，然后我们才能开始感受到供应增加的好处。
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