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傳統(tǒng)機器視覺與深度學習差異化對比

2023-01-05 16:37:48 精質(zhì)視覺

  深度學習視覺系統(tǒng),通過大量圖像訓練可進行系統(tǒng)的自我升級,在處理產(chǎn)品新的缺陷類型時,通過系統(tǒng)自動提取缺陷特征后再進行檢測。而傳統(tǒng)的視覺系統(tǒng),依賴于成熟且透明的編程,在處理一致且批量化的產(chǎn)品時能夠可靠地運行。兩者之間存在明顯的差異性。SlN機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

  應用領(lǐng)域差別SlN機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

  傳統(tǒng)機器視覺檢測的技術(shù)應用主要體現(xiàn)在圖像識別與檢測、視覺定位、尺寸測量和物體分類。而深度學習視覺系統(tǒng)在傳統(tǒng)機器視覺檢測的基礎(chǔ)上,還在圖像處理中的深度學習應用、利用深度學習技術(shù)推理新缺陷類型、深度學習軟件實現(xiàn)強大檢測系統(tǒng)等方面有著極強的能力。與傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)方法相比,深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應性更好,通用性更廣。SlN機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

  使用步驟差異SlN機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

  深度學習視覺系統(tǒng)通過將采集和標注后的大量圖片放進網(wǎng)絡(luò)訓練,查看訓練結(jié)果,進行參數(shù)和網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)后,再次進行訓練,重復操作后,得到最好的結(jié)果。而機器視覺系統(tǒng)人工分析圖片特征,通過圖像算法提取特征,最后根據(jù)特征的特定數(shù)值來區(qū)分物品。SlN機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

  深度學習在標注和訓練的過程中,需要大量的圖像信息進行分析,之后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會自動提取和篩選特征,規(guī)劃分割閾值。而機器視覺系統(tǒng),在分析時不需要大量圖片,只需要幾種類型的典型圖片和類別之間的臨界圖片,就可以進行檢測。SlN機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

  適用性差異SlN機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

  基于深度學習的方法能讓機器視覺應用更具適應性。深度學習視覺系統(tǒng),可以在訓練的過程中,獨立地學習相關(guān)屬性并進行系統(tǒng)的自我升級,而傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)需要人工選取和提取特征信息,才能將其訓練為可以檢測完整的物體的系統(tǒng)。SlN機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

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