AI深度学习表面检测系统-深度学习在机器视觉检测中的应用

   日期:2021-04-02     浏览:95    评论:0    
核心提示:VisionBank AI深度视觉解决方案,AI视觉系统,人工智能视觉软件是专为生产加工制造业设计的深度学习视觉解决方案,使检测准确性提高到,同时简化了开发流程,提高了效率,简单易用
 VisionBank Ai 深度学习视觉解决方案

VisionBank Ai是专为生产加工制造业设计的深度学习视觉解决方案,它是将传统算法工具库和深度学习相融合。传统算法工具库作为标准算法工具,使用者易于上手,与深度学习技术融合后,使检测准确性提高到,同时简化了开发流程,提高了效率,简单易用。

深度视觉系统

相对单纯的深度视觉系统优势



VisionBank Ai深度学习视觉解决方案相对单纯的深度视觉有以下优势:

深度视觉软件

1)单纯深度视觉只能通过大量数据训练,得到相应的结果,不方便现场人员针对具体图像调试参数,具体图像有问题,只能再次训练,训练的结果不满足时调试难度很大。VisionBank Ai先用传统算法,再用深度学习过滤,现场人员还可以结合客户规格调整传统算法的参数。

2)单纯深度视觉如果需要调整算法,对人员的水平要求较高,造成的成本也比较高;VisionBank Ai深度学习只做Yes 或 No的判断,规则简单,容易学习。

3)单纯深度视觉需要高性能的计算硬件作为支撑,成本很高。VisionBank Ai深度学习对硬件的要求会低一些。

VisionBank Ai主要应用


  1. 1.VisionBank Ai深度学习缺陷检测与字符识别工具:

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  4. 深度学习缺陷检测1 深度学习字符识别2
    深度学习缺陷检测 深度学习字符识别

  5. 2.VisionBank Ai传统算法与深度学习技术融合:
  6. 传统算法工具库:自适应缺陷、线阵缺陷、角点缺陷、边界毛刺等工具中融入深度学习技术。

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  8. 图片1
    传统算法中添加深度学习技术
  9.  

  10. 3.VisionBank Ai深度学习模块化:
  11. 将基于深度学习算法实现的算法模块话,使用者操作简单。

  12. 深度学习图像增强与区域分割 深度学习模型分类
    深度学习图像增强与区域分割 深度学习模型分类

  13. 4.VisionBank Ai深度学习模型管理:
  14. 用于多类产品深度学习检测的深度学习模型管理,使检测程序清晰化。 

  15. 深度学习模型管理
    深度学习模型管理

广而告之:

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