机器视觉的深度学习
发布时间:2021-12-03 09:11:22浏览次数:
深度学习带来的突破传统的机器学习在特征提取上主要依靠人来分析和建立逻辑,而深度学习则通过多层感知机模拟大脑工作,构建深度神经网络来学习简单特征、建立复杂特征、学习映射并输出,训练过程中所有层级都会被不断优化。随着越来越多的基于深度学习的机器视觉软件推向市场,深度学习给机器视觉的赋能会越来越明显
凯基特机器视觉系统的优势
降低成本
机器视觉检测生产替代人眼检测,可同时检测产品的尺寸、外观缺陷等,减少工位,节省人工成本,提高生产效率
减少工件损伤
无需接触工件便可全方位检测,减少工件的损伤,
杜绝误差
实时生产质量数据监控,相较于人工检测误差更小,杜绝产生次品,减少高昂代价的返工
准确性高
对数据指标进行定量描述,避免人工主观判断失误,检测速度快,提高了生产率和分级精度
稳定性好
视觉缺陷检测出的产品确保质量稳定性,提高生产量,并优化质量,提高产品竞争力
适用各种工况环境
视觉缺陷检测可以用于人工无法适应或接触的危险环境
全面提高工厂智能化水平
检测过程中生成的所有测量数据都可以进行统计和分析。并可以导出指定的测量数据生成报表。
凯基特机器视觉系统的优势
降低成本
机器视觉检测生产替代人眼检测,可同时检测产品的尺寸、外观缺陷等,减少工位,节省人工成本,提高生产效率
减少工件损伤
无需接触工件便可全方位检测,减少工件的损伤,
杜绝误差
实时生产质量数据监控,相较于人工检测误差更小,杜绝产生次品,减少高昂代价的返工
准确性高
对数据指标进行定量描述,避免人工主观判断失误,检测速度快,提高了生产率和分级精度
稳定性好
视觉缺陷检测出的产品确保质量稳定性,提高生产量,并优化质量,提高产品竞争力
适用各种工况环境
视觉缺陷检测可以用于人工无法适应或接触的危险环境
全面提高工厂智能化水平
检测过程中生成的所有测量数据都可以进行统计和分析。并可以导出指定的测量数据生成报表。
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