衡器的智能化主要依賴于現(xiàn)代的高新技術(shù)。比如高精準(zhǔn)語音識別技術(shù),成熟的智能可視化技術(shù)及高性能通信技術(shù)等。通過基于深度學(xué)習(xí)的語音識別聲學(xué)模型的訓(xùn)練,是用來改善和提高智能衡器語音識別的準(zhǔn)確度的重要手段之一,而訓(xùn)練中數(shù)據(jù)的匹配性和豐富度也是推進(jìn)智能衡器的性能改善和提升的Z重要影響因素,但智能衡器所使用的場景語料的標(biāo)注和分析仍然需要長期的實(shí)踐積累和研究沉淀。隨著互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的廣泛使用,大規(guī)模的語料資源將會逐步進(jìn)入選代開發(fā)階段。
在智能衡器領(lǐng)域,隨著基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)與計算機(jī)視覺圖像分類技術(shù)的日漸成熟。圖像分類技術(shù)應(yīng)用框架構(gòu)建起來較為容易,但是針對不同的物品,需要重新獲取數(shù)據(jù)集,構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在物品種類過多、且圖像特征差異不大的場景的識別準(zhǔn)確度有待進(jìn)一步提高。光學(xué)字符識別技術(shù),經(jīng)過簡單的學(xué)習(xí)訓(xùn)練,即可適用于大部分場景,但是,在基于不同背景下的文本定位,依然是一個難點(diǎn)。
稱重傳感器和儀表如何嵌入遠(yuǎn)距離,高穩(wěn)定性低成本的通信網(wǎng)絡(luò)模塊,其中涉及到的接口標(biāo)準(zhǔn),通訊協(xié)議等等具體技術(shù)問題需要進(jìn)一步理清。衡器智能化的提升,需求高速計算性能的設(shè)備終端和Z優(yōu)的智能算法。無源無線可通訊分布式組網(wǎng),可以進(jìn)行邊緣計算,同時做出獨(dú)立判斷的稱重傳感器和儀表,將會在物聯(lián)網(wǎng)中得到越來越多的應(yīng)用。衡器也將由一個單一的設(shè)備演變成智能稱重管理系統(tǒng)平臺,實(shí)現(xiàn)運(yùn)行狀態(tài)遠(yuǎn)程監(jiān)控,計量數(shù)據(jù)智能分析、設(shè)備故障自動診斷、云端操控,基于大數(shù)據(jù)的智能決策等多種功能。
衡器的技術(shù)變革,通常是由市場需求導(dǎo)向和某一技術(shù)革命來推動。未來的人工智能技術(shù)將主要以“人工智能+”某一個具體產(chǎn)業(yè)或者行業(yè)生態(tài)化呈現(xiàn),衡器行業(yè)就是其中之一,“人工智能+衡器”更深入的融合,將會是衡器行業(yè)的長期發(fā)展趨勢。當(dāng)前衡器行業(yè)急需一場智能化技術(shù)革命,才能適應(yīng)我國工業(yè)智能制造2025的需求,從而占領(lǐng)衡器產(chǎn)業(yè)智能化的戰(zhàn)略高地。