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深度学习算法注入机器视觉应用,助力工业领域智慧生产

2023-09-14 10:10:05 精质视觉

      随着人工智能在算力、算法、大数据等方面的技术突破,基于神经网络的深度学习算法在各行各业加速渗透。而制造业作为AI融合创新的主要场景之一,在机器视觉技术的加持下,持续赋能生产线的自动化、智能化升级,赋予工业生产“感知”能力,全面实现工业生产从“制造”到“智造”的发展。R2Z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

深度学习注入工业生产,创新应用实现智造升级R2Z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

  人类在感知外界环境的过程中,80%以上的信息来自于视觉。在工业制造领域,机器视觉检测设备为生产线提供“眼睛”,实现对外界环境的观察、识别以及判断等功能。R2Z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

  精质视觉深耕机器视觉领域多年,坚持以“传统机器视觉+深度学习”技术为核心,建立以深度学习技术为主的差异化优势,致力于解决深度学习技术在工业界落地难的问题。R2Z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

  精质视觉积极寻找传统机器视觉与深度学习之间的权衡,将深度学习技术融合进机器视觉系统中,实现基于规则的机器视觉和基于深度学习的图像分析之间的互补,以工业环节的创新型机器视觉应用,实现制造业智慧生产。R2Z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

深度学习助力缺陷检测应用R2Z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

  缺陷检测通常是对工业产品表面缺陷的检测,目前缺陷检测应用最多,且对外观有严格要求的产品包括金属、玻璃、电子元器件等。传统机器视觉系统面对复杂多变的缺陷类型,需要根据实际的场景搭建不同的算法模块,程序相对固定更改十分繁琐。R2Z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

  而机器视觉系统借助深度学习算法,在金属缺陷检测案例中,通过对缺陷图像的大量识别训练,能够更快的构建出算法模型;通过算法快速响应,能够做到从样品到批量成品的复制加工;还能统计分析对比不同批次的产品缺陷图片,当出现新的缺陷类型时,无需对具体规则进行人工编程和再次构建算法,便可以实现系统的自主升级。R2Z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

  深度学习算法注入机器视觉应用在工业领域中的智慧生产中发挥着至关重要的作用。它不仅提升了生产效率和质量水平,还推动了自动化和智能制造的发展。随着技术的不断创新和完善,相信深度学习算法将为工业领域的智慧生产带来更多的惊喜和机遇。R2Z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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