深度學習是機器（qì）學習的一種，而機器學習是實現人工智能的必經（jīng）路（lù）徑。深度學（xué）習的概念源於人工神（shén）經網絡的研究，含多個隱藏層的多層感（gǎn）知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。研究深度學習的動機在於建立模（mó）擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機製（zhì）來解釋數據，例如圖像，聲音和文本等。

先進（jìn）的深度學習技術能夠解決具有挑戰性的缺陷檢測、裝配驗證、分類和 OCR 應用

元（yuán）件定位和裝配驗證

棘手（shǒu）OCR

缺陷檢測

分類

深度學習在缺陷類項目中的運用

在缺陷檢測類項目中，因為缺陷類型、形狀、大小等不定（dìng）因素，加大了缺（quē）陷檢測類項目的難度。而利用深度學習，提前對不同類型、形狀、大小的缺陷圖片標記處缺陷位置，生成缺陷類庫，在實際運行過（guò）程中，將圖片與類庫中的缺陷進行比對即可快速得出結果。通過不斷的豐富缺陷類庫，慢慢降低誤判及漏判（pàn）率，使係統趨於穩定狀態。

深度學習（AI）

AI技術（shù）的運用，使機器視（shì）覺能夠具（jù）有超越現有解決方案的能力，勝任更具挑戰性的應用。

AI在機器視覺（jiào）中的適用（yòng）性依賴（lài）於機器學（xué）習技術，更準（zhǔn）確的說是深度學習能力。從最廣泛的層麵上來說，AI可以被定義為（wéi）計算機模擬人類智能的能力。機器學習使（shǐ）計算機能夠在沒有明確編程的情況（kuàng）下進行操作。深度學習，是機器學（xué）習的一（yī）個子領域，使計算機能夠從經驗中不斷學習。

在機器視覺（jiào）領域，通過與標準圖像（xiàng）處理庫集成的軟件，可以像小孩子一樣進行學習（xí）。比如，“你不會用一個基於規則的方式跟孩子（zǐ）解釋房子是什麽（me），通（tōng）過很少的例子（zǐ），即使在年幼（yòu）的時（shí）候（hòu），我們的大腦也能夠認知到房子是什麽。在（zài）這方麵，深度學（xué）習係統與人（rén）類大腦運作相似。”

深度學習優點

較傳統機器視覺（jiào）解（jiě）決（jué）方案，AI可以減少開發機器視覺程序所（suǒ）需的時間

應（yīng）用領域

缺陷檢測類項目，傳統算法來編程，計算機難以（yǐ）定義缺陷，需要在每次出現新（xīn）的缺陷時重（chóng）做設置，但是通過擁有大量樣品的人工智能，最終可以得到一個非常清晰的認知，知道哪些部分（fèn）是好的，哪些是不好的。

金屬材質、玻璃表麵、食品雜質、醫療（liáo）醫藥、電子/電池、磁性材料…等.

一些細微的劃痕、瑕疵、缺陷，甚至人眼正常情況下都看不出來的痕跡，傳統的視覺很難采集好（hǎo）圖像，那（nà）麽（me），你該了解一下（xià）99在线精品国产不卡在线观看JXAI的深度學習（xí）AI智能檢測係統啦。

再小、再細（xì）微、再（zài）複雜的環境下，都讓瑕疵缺陷無所（suǒ）遁形！

（深度學習AI視覺檢測係統），通（tōng）過用（yòng）戶樣本數據的訓練對模型進行定製優化，從而適配用戶實（shí）際使用場景。

當算法模型與生產線或生產環境中的檢（jiǎn）測/采集設備集成，就可（kě）實現在（zài）生產過程（chéng）中以計算機視覺代替（tì）人工進行（háng）質量、安（ān）全、完整性等（děng）檢測工作。

基於計算機智能視覺不間斷、不疲勞（láo）的特性在檢測方麵提供遠高於人工的效率和準確性，與製造商、生產（chǎn）設備商一起降低工業生產成本（běn）提升產能。