一是分類，即可以將產(chǎn)品分為合格和不合格，這是深度學(xué)習(xí)很重要的一個(gè)應(yīng)用；二是定位，即幫助使用者定位物體的位置和數(shù)量；三是分割，即可以找到缺陷的輪廓，基于缺陷的輪廓和大小，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行更精細(xì)的判別。通過深度學(xué)習(xí)算法，軟件可以自動(dòng)學(xué)習(xí)瑕疵的特征，使得無(wú)規(guī)律圖像的分析變得可能；在精確度方面，可通過深度學(xué)習(xí)算法和制造業(yè)特有的數(shù)據(jù)提高檢測(cè)的精確度；雖然深度學(xué)習(xí)在很多方面具有優(yōu)勢(shì)，不過也并不是所有任務(wù)都適用。深度學(xué)習(xí)對(duì)瑕疵分類更有優(yōu)勢(shì)。PCBA插件爐前缺陷檢測(cè)。湖北插件AOI檢測(cè)設(shè)備

一臺(tái)機(jī)器視覺設(shè)備通常可以包含多種配置以及多種原理、算法，這主要還是取決與對(duì)設(shè)備功能的需求及結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的復(fù)雜程度。而其中，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法不單單可以代替人力實(shí)現(xiàn)日常檢測(cè)，還擁有計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的強(qiáng)悍的性能速度，這在很大程度上加快了整體生產(chǎn)的進(jìn)程。就進(jìn)一步分析而言，深度學(xué)習(xí)算法為圖像的分析處理進(jìn)一步概念化、完整化。 相較于傳統(tǒng)的圖像處理，深度學(xué)習(xí)更具有自學(xué)算法模式，可以根據(jù)標(biāo)記的現(xiàn)有對(duì)圖像，對(duì)其好壞來(lái)進(jìn)行判斷。廣東智能AOI設(shè)備愛為視專注智能視覺，見證中國(guó)好品質(zhì)。

人類的感知系統(tǒng)，有83％以上是通過人眼來(lái)完成的，而人類的眼睛又是所有動(dòng)物里面綜合性能排前列的，其圖像包含的信息量是非常巨大的。不僅要用到單個(gè)的立體視覺成像，還要用到整體視覺能力，所以人眼的立體視覺能力和顏色辨別能力遠(yuǎn)超過動(dòng)物的眼睛。其中，對(duì)個(gè)體的感知是人眼基本的功能——對(duì)自身和對(duì)象位移的測(cè)量，尺寸的測(cè)量。而主要的功能是對(duì)自身以及對(duì)象位置的測(cè)量，比如走了多少，轉(zhuǎn)了多少，這是一種對(duì)空間環(huán)境的感知和判斷。

在現(xiàn)代工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中，連續(xù)大批量生產(chǎn)中每一個(gè)制作過程都是有一定的次品率的，單獨(dú)去看雖然比率很小，但是相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的重要瓶頸，并且在經(jīng)過完整制程后再次去剔除次品，成本會(huì)高很多（例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問題直到芯片貼裝后的在線測(cè)試才被發(fā)現(xiàn)，那么返修的成本將會(huì)是原成本的100倍以上），因此及時(shí)檢測(cè)以及次品剔除對(duì)質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進(jìn)一步升級(jí)的重要基石。愛為視插件爐前檢測(cè)助力客戶實(shí)現(xiàn)品質(zhì)到價(jià)值的連接。

一般而言，通過算法產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集幾乎含括每個(gè)缺陷類型100個(gè)以上圖像，利用網(wǎng)絡(luò)建立對(duì)應(yīng)模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)所輸入圖像的對(duì)象進(jìn)行識(shí)別和分類。簡(jiǎn)單舉例，現(xiàn)代的食品制造公司所采用的視覺檢測(cè)設(shè)備通常有深度學(xué)習(xí)算法，這一功能便能直接輔助檢測(cè)包裝上是否存在某些特定圖像、字符等。 深度學(xué)習(xí)更善于解決復(fù)雜外觀表面及缺陷。比如旋轉(zhuǎn)時(shí)掃查零件表面的突出特征如劃痕、凹痕等，深度學(xué)習(xí)在定位、識(shí)別、分類等各項(xiàng)細(xì)分功能中對(duì)于圖像處理有一個(gè)好處以及相對(duì)于傳統(tǒng)機(jī)器視覺的不同之處，即它擁有在概念基礎(chǔ)上對(duì)零件外觀進(jìn)行概念化和概括的能力。愛為視是插件爐前錯(cuò)、漏、反、多等缺陷檢測(cè)方案供應(yīng)商。湖北遠(yuǎn)程操控AOI檢測(cè)

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深度學(xué)習(xí)的工作流程大致可概括為標(biāo)注、訓(xùn)練和推理。首先，人工收集和采集圖像，標(biāo)注特征，形成數(shù)據(jù)；然后，將這些數(shù)據(jù)喂給計(jì)算機(jī)，讓計(jì)算機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，生成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評(píng)估，如果這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能符合要求，就可以上線，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)。網(wǎng)絡(luò)在上線之后，會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)又可以變成新的樣本，通過加入數(shù)據(jù)，進(jìn)行迭代優(yōu)化，讓網(wǎng)絡(luò)和檢測(cè)系統(tǒng)越來(lái)越好。在深度學(xué)習(xí)的過程中，建立一個(gè)高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集非常關(guān)鍵。高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)于成功部署深度學(xué)習(xí)解決方案至關(guān)重要，邊緣情況或者標(biāo)記不當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)，會(huì)使網(wǎng)絡(luò)混亂，而標(biāo)記良好、內(nèi)部一致的數(shù)據(jù)集的效果會(huì)更佳，訓(xùn)練圖像必須在其所表示的類別中具備典型，訓(xùn)練圖像樣式必須盡量貼近系統(tǒng)部署時(shí)會(huì)遇到的圖像。湖北插件AOI檢測(cè)設(shè)備

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