传统算法融合深度学习，重新定义“工业视觉检测大脑”

　　机器视觉经过长时间的发展，技术不断取得重大突破并被广泛应用，当前已遍布工业生产的各个环节。而且机器视觉易于实现自动化集成，软件集成，是实现智能制造的基础技术。据统计，中国的机器视觉市场需求近几年处于持续高速增长阶段，年复合增长率保持在23%。截至2021年，国内机器视觉市场规模达163.8亿元。66q机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

　　目前，机器视觉在工业领域的应用主要包含定位、测量、识别、检测等方向。随着制造业智能制造转型步伐加快，工业视觉在各个方向上的应用都面临着精度、速度与准确率要求越来越高的挑战。这其中的部分问题随着硬件水平的提高得到了有效的解决，比如采集硬件的分辨率、传输带宽、运算效率方面，但是也有一部分问题，需要长周期的实践和迭代升级才有可能解决，其核心关键点在于深度学习技术的发展与应用。深度学习技术会使工业视觉的应用边界得到极大地拓展，由原来只能在产品标准化、一致性极高的场景，变成几乎可以替代人眼进行任意场景下的视觉检测应用，而且不止是工业生产方面，在农业、民用等领域也可以取得良好的应用效果。66q机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

　　传统算法的实施效率高、消耗的算力和功耗少，这是深度学习无法比拟的优势。但针对一些代表性的场景如特征明显但存在异物干扰的情况，使用传统算法唯一的问题是会造成一定程度的过杀，而深度学习可以解决这些传统算法无法解决的复杂场景问题。因此，从项目实施的复杂性和成本角度考虑，传统算法和深度学习相结合是应该优先考虑的方案。66q机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

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　　多年的研发和一线实践，精质视觉深谙传统算法与深度学习优势与边界，因此开创性地将传统算法融合深度学习，推出了面向工业4.0时代，加载深度学习技术的通用智能视觉开发平台。最新版本几乎可以完成任何行业内任何场景下的图像处理任务。而且基于英特尔OpenVINO的硬件加速，可帮助制造业用户快速构建自己的深度学习解决方案，在简化开发流程、提高检测准确性的同时，可以有效为用户节省部署成本。66q机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉