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      機器視覺的深度學習
      發布時間:2021-12-03 09:11:22瀏覽次數:
            深度學習帶來的突破傳統的機器學習在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯,而深度學習則通過多層感知機模擬大腦工作,構建深度神經網絡來學習簡單特征、建立復雜特征、學習映射并輸出,訓練過程中所有層級都會被不斷優化。隨著越來越多的基于深度學習的機器視覺軟件推向市場,深度學習給機器視覺的賦能會越來越明顯

      凱基特機器視覺系統的優勢
      降低成本
      機器視覺檢測生產替代人眼檢測,可同時檢測產品的尺寸、外觀缺陷等,減少工位,節省人工成本,提高生產效率
      減少工件損傷
      無需接觸工件便可全方位檢測,減少工件的損傷,
      杜絕誤差
      實時生產質量數據監控,相較于人工檢測誤差更小,杜絕產生次品,減少高昂代價的返工
      準確性高
      對數據指標進行定量描述,避免人工主觀判斷失誤,檢測速度快,提高了生產率和分級精度
      穩定性好
      視覺缺陷檢測出的產品確保質量穩定性,提高生產量,并優化質量,提高產品競爭力
      適用各種工況環境
      視覺缺陷檢測可以用于人工無法適應或接觸的危險環境
      全面提高工廠智能化水平
      檢測過程中生成的所有測量數據都可以進行統計和分析。并可以導出指定的測量數據生成報表。
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