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传统机器视觉与深度学习差异化对比

2023-01-05 16:37:48 精质视觉

  深度学习视觉系统,通过大量图像训练可进行系统的自我升级,在处理产品新的缺陷类型时,通过系统自动提取缺陷特征后再进行检测。而传统的视觉系统,依赖于成熟且透明的编程,在处理一致且批量化的产品时能够可靠地运行。两者之间存在明显的差异性。631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

  应用领域差别631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

  传统机器视觉检测的技术应用主要体现在图像识别与检测、视觉定位、尺寸测量和物体分类。而深度学习视觉系统在传统机器视觉检测的基础上,还在图像处理中的深度学习应用、利用深度学习技术推理新缺陷类型、深度学习软件实现强大检测系统等方面有着极强的能力。与传统机器视觉系统方法相比,深度学习神经网络适应性更好,通用性更广。631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

  使用步骤差异631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

  深度学习视觉系统通过将采集和标注后的大量图片放进网络训练,查看训练结果,进行参数和网格结构的调节后,再次进行训练,重复操作后,得到最好的结果。而机器视觉系统人工分析图片特征,通过图像算法提取特征,最后根据特征的特定数值来区分物品。631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

  深度学习在标注和训练的过程中,需要大量的图像信息进行分析,之后神经网络会自动提取和筛选特征,规划分割阈值。而机器视觉系统,在分析时不需要大量图片,只需要几种类型的典型图片和类别之间的临界图片,就可以进行检测。631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

  适用性差异631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

  基于深度学习的方法能让机器视觉应用更具适应性。深度学习视觉系统,可以在训练的过程中,独立地学习相关属性并进行系统的自我升级,而传统机器视觉系统需要人工选取和提取特征信息,才能将其训练为可以检测完整的物体的系统。631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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