深度學習算法注入機器視覺應用，助力工業領域智慧生產

2023-09-14 10:10:05 精質視覺

隨著人工智能在算力、算法、大數據等方面的技術突破，基于神經網絡的深度學習算法在各行各業加速滲透。而制造業作為AI融合創新的主要場景之一，在機器視覺技術的加持下，持續賦能生產線的自動化、智能化升級，賦予工業生產“感知”能力，全面實現工業生產從“制造”到“智造”的發展。

深度學習注入工業生產，創新應用實現智造升級

　　人類在感知外界環境的過程中，80%以上的信息來自于視覺。在工業制造領域，機器視覺檢測設備為生產線提供“眼睛”，實現對外界環境的觀察、識別以及判斷等功能。

　　精質視覺深耕機器視覺領域多年，堅持以“傳統機器視覺+深度學習”技術為核心，建立以深度學習技術為主的差異化優勢，致力于解決深度學習技術在工業界落地難的問題。

　　精質視覺積極尋找傳統機器視覺與深度學習之間的權衡，將深度學習技術融合進機器視覺系統中，實現基于規則的機器視覺和基于深度學習的圖像分析之間的互補，以工業環節的創新型機器視覺應用，實現制造業智慧生產。

深度學習助力缺陷檢測應用

　　缺陷檢測通常是對工業產品表面缺陷的檢測，目前缺陷檢測應用最多，且對外觀有嚴格要求的產品包括金屬、玻璃、電子元器件等。傳統機器視覺系統面對復雜多變的缺陷類型，需要根據實際的場景搭建不同的算法模塊，程序相對固定更改十分繁瑣。

　　而機器視覺系統借助深度學習算法，在金屬缺陷檢測案例中，通過對缺陷圖像的大量識別訓練，能夠更快的構建出算法模型;通過算法快速響應，能夠做到從樣品到批量成品的復制加工;還能統計分析對比不同批次的產品缺陷圖片，當出現新的缺陷類型時，無需對具體規則進行人工編程和再次構建算法，便可以實現系統的自主升級。

　　深度學習算法注入機器視覺應用在工業領域中的智慧生產中發揮著至關重要的作用。它不僅提升了生產效率和質量水平，還推動了自動化和智能制造的發展。隨著技術的不斷創新和完善，相信深度學習算法將為工業領域的智慧生產帶來更多的驚喜和機遇。

高精度針孔檢測設備