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深度学习算法+传统视觉算法定义检测更快速

2023-01-04 16:41:44 精质视觉

  传统机器视觉技术与深度学习方法之间存在明确的权衡。传统机器视觉系统的性能和能效通过不断地优化已近成熟,已经可以适用于众多工业生产环境。但随着缺陷类型增多、缺陷种类复杂化,传统的机器视觉系统的应用程序变得难以编程。015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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  深度学习所用的神经网络是训练得到而非编程得到,其快速发展大大提升了视觉应用的性能和成本效益,同时也减少开发机器视觉程序所需的时间,而且深度学习还可以提供更好的准确率和通用性,但是因对其的研究仍在进行中,技术尚未成熟,从而没有大批量的进入工业生产。015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

  对比传统机器视觉技术和深度学习技术,其实都存在优势和不足。而深度学习视觉系统结合两者优势,以深度学习为核心,通过训练系统内的神经网络,学习各零部件的形态特征,建立包含各零部件的深度学习模型,从而可以分析更加复杂的图像、提高图像的分析能力和自动视觉检测的准确性、快速定位识别不同组件以此实现自动分类缺陷,最后完成检测。015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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