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AI深度學習表面檢測系統-深度學習在機器視覺檢測中的應用

   2021-04-02 17896
核心提示:VisionBank AI深度視覺解決方案,AI視覺系統,人工智能視覺軟件是專為生產加工制造業設計的深度學習視覺解決方案,使檢測準確性提高到,同時簡化了開發流程,提高了效率,簡單易用
 VisionBank Ai 深度學習視覺解決方案

VisionBank Ai是專為生產加工制造業設計的深度學習視覺解決方案,它是將傳統算法工具庫和深度學習相融合。傳統算法工具庫作為標準算法工具,使用者易于上手,與深度學習技術融合后,使檢測準確性提高到,同時簡化了開發流程,提高了效率,簡單易用。

深度視覺系統

相對單純的深度視覺系統優勢



VisionBank Ai深度學習視覺解決方案相對單純的深度視覺有以下優勢:

深度視覺軟件

1)單純深度視覺只能通過大量數據訓練,得到相應的結果,不方便現場人員針對具體圖像調試參數,具體圖像有問題,只能再次訓練,訓練的結果不滿足時調試難度很大。VisionBank Ai先用傳統算法,再用深度學習過濾,現場人員還可以結合客戶規格調整傳統算法的參數。

2)單純深度視覺如果需要調整算法,對人員的水平要求較高,造成的成本也比較高;VisionBank Ai深度學習只做Yes 或 No的判斷,規則簡單,容易學習。

3)單純深度視覺需要高性能的計算硬件作為支撐,成本很高。VisionBank Ai深度學習對硬件的要求會低一些。

VisionBank Ai主要應用


  1. 1.VisionBank Ai深度學習缺陷檢測與字符識別工具:

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  4. 深度學習缺陷檢測1 深度學習字符識別2
    深度學習缺陷檢測 深度學習字符識別

  5. 2.VisionBank Ai傳統算法與深度學習技術融合:
  6. 傳統算法工具庫:自適應缺陷、線陣缺陷、角點缺陷、邊界毛刺等工具中融入深度學習技術。

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  8. 圖片1
    傳統算法中添加深度學習技術
  9.  

  10. 3.VisionBank Ai深度學習模塊化:
  11. 將基于深度學習算法實現的算法模塊話,使用者操作簡單。

  12. 深度學習圖像增強與區域分割 深度學習模型分類
    深度學習圖像增強與區域分割 深度學習模型分類

  13. 4.VisionBank Ai深度學習模型管理:
  14. 用于多類產品深度學習檢測的深度學習模型管理,使檢測程序清晰化。 

  15. 深度學習模型管理
    深度學習模型管理

 
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