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    简析深度学习算法在AOI外观检测实例中的技术优势
    分享  | 10-27 15:46:53发布 次浏览 信息编号:4363
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简析深度学习算法在AOI外观检测实例中的技术优势
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深度学习算法在机器视觉中就如一个巧妙的接收转换器般的存在,它灵活、敏捷、“深度”与广度兼具,强悍的计算与预测能力可以称为其魅力之处。深度计算——可以集数亿个神经网络的自拟,对于数据、语音、图像等多种形式的资源进行分析、解释。

需求背景

科技进程的加速,产品的品质化与智能化要求在日益扩增。生产制造商对于产品的质检体系需要不断地更新升级,跨越了从人工检测到传统的视觉检测再到具有深度学习算法的智能检测这一整条进化链,深度学习算法弥补了传统算法无法检测复杂特征的漏缺,免去了人工提取特征这一耗时耗力的步骤,更大程度为生产企业提升制造效率。然而凡事都有两面性,深度学习算法也不例外,只是,其优势的比例远远超越了不足,因而能迅速占领行业市场。

目前深度学习广泛应用在图像、语音、自然语言处理、CTR预估、大数据特征提取等技术领域,同时在多个行业内备受认可与青睐,比如数字助手、能源、制造业、农业、零售、汽车等行业的生产制造与服务过程中不同程度地融入了深度学习算法技术以及技术产品,展现了人工智能与物联网的时代特色与科技进步。

案例展示

基于客户产品的外观缺陷检测需求,三姆森自主研发了一套融合深度学习算法的检测解决方案,方案主要针对显示屏的缺陷检测技术做了一个相对清晰、客观的解析,将深度学习算法与光技术成功地结合。(深度学习算法成为该方案的核心部分,它的功能设定一方面体现在实现对缺陷轮廓的提取,另一方面体现于对缺陷的尺寸、面积等进行判辨与管控)
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