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基于AI深度学习算法-Proxima外观检测智能软件
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基于AI深度学习算法-Proxima外观检测智能软件

  • 发布时间:2021-05-07

基于AI深度学习算法-Proxima外观检测智能软件

【概要描述】在产品质量外观检测的世界里,人眼只能辨别那些大于 0.5 毫米大小的瑕疵还伴着巨大的误判风险。随着工作时间的延长,眼睛的疲劳和衰老更加增加了误判的风险。而传统的机器视觉检测在图像处理和瑕疵定位等方面有所欠缺,导致瑕疵检测的准确率低,性能不稳定,而且对于流水线实现智能自动检测非常有难度。由此可见,无论是传统的机器视觉检测,还是“肉眼”检测产品外观质量的能力和效率以及准确率和范围都是非常有限的。

  • 发布时间:2021-05-07
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在产品质量外观检测的世界里,人眼只能辨别那些大于 0.5 毫米大小的瑕疵还伴着巨大的误判风险。随着工作时间的延长,眼睛的疲劳和衰老更加增加了误判的风险。而传统的机器视觉检测在图像处理和瑕疵定位等方面有所欠缺,导致瑕疵检测的准确率低,性能不稳定,而且对于流水线实现智能自动检测非常有难度。由此可见,无论是传统的机器视觉检测,还是“肉眼”检测产品外观质量的能力和效率以及准确率和范围都是非常有限的。

 

深度学习的思想源自于“人工神经网络”,从大脑中汲取灵感,模拟人脑分析问题机制并建立分析学习的神经网络。神经网络的基本构建模块是人工神经元-模仿人类大脑神经元。正如大脑数十亿个神经元神经元分布在神经网络的几个层中,之间有数万个连接,深度学习模型涉及大量的计算单元,它们彼此交互时对所建模数据潜在分布的多层表征进行自主学习。

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