传统算法融合深度学习

　　从理论起步到工业实践，中国工业视觉发展分为四个阶段，当前正处于机器视觉向各行业应用渗透的时期。科技自主化成为国家战略，工业视觉应用的广度与深度实现快速发展，广度体现在2D向3D递进，深度体现在算法层的深度应用，如深度学习、AI认知逐步建立，应用渗透率提高，国产化应用需求逐渐增加，自研比例不断提升。NrE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

　　在机器视觉软件开发领域，大部分厂家面向市场上检测精度越来越高、检测速度越来越快、成本越来越低、场景适应面越来越广等的需求趋势，已经将深度学习作为研发的重要方向，事实也证明，为机器视觉系统配置深度学习的算法软件，确实可以处理很多制造行业产线的新问题。NrE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

　　然而，深度学习算法也并非“万能药”。一方面，很多机器视觉提供商在研发软件平台时，直接从深度学习起步，缺乏传统算法的基础积累，导致遇到需要传统算法解决的场景，就举步维艰，需要再进行定制开发;另一方面，深度学习对平台算力要求高，当前工业制造产线中仍有大量的仅需要传统算法就可解决的机器视觉场景，如果一概使用深度学习，则在某种程度上也是一种成本浪费。NrE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

　　传统算法融合深度学习 精质视觉独辟蹊径的最优解NrE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

　　多年的研发和一线实践，精质视觉团队深谙传统算法的优势和边界，因此开创性地将传统算法融合深度学习，为机器视觉带来了针对软件平台的最佳答案。NrE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

　　相对于当前行业内以传统算法或以深度学习为核心的软件，精质视觉推出的AI通用智能工业视觉算法平台，将维视20年的传统算法积累和深度学习有效融合，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。同时，随着新算法、新技术和创新应用方法的不断发展， AI将在其优秀的项目开发架构及系统架构之上快速完成升级迭代，从而解决更多的场景问题。NrE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