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傳統(tǒng)算法融合深度學(xué)習(xí)

2022-07-22 10:26:48 精質(zhì)視覺(jué)

  從理論起步到工業(yè)實(shí)踐,中國(guó)工業(yè)視覺(jué)發(fā)展分為四個(gè)階段,當(dāng)前正處于機(jī)器視覺(jué)向各行業(yè)應(yīng)用滲透的時(shí)期??萍甲灾骰蔀閲?guó)家戰(zhàn)略,工業(yè)視覺(jué)應(yīng)用的廣度與深度實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展,廣度體現(xiàn)在2D向3D遞進(jìn),深度體現(xiàn)在算法層的深度應(yīng)用,如深度學(xué)習(xí)、AI認(rèn)知逐步建立,應(yīng)用滲透率提高,國(guó)產(chǎn)化應(yīng)用需求逐漸增加,自研比例不斷提升。f8N機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺(jué)檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺(jué)

  在機(jī)器視覺(jué)軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域,大部分廠家面向市場(chǎng)上檢測(cè)精度越來(lái)越高、檢測(cè)速度越來(lái)越快、成本越來(lái)越低、場(chǎng)景適應(yīng)面越來(lái)越廣等的需求趨勢(shì),已經(jīng)將深度學(xué)習(xí)作為研發(fā)的重要方向,事實(shí)也證明,為機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)配置深度學(xué)習(xí)的算法軟件,確實(shí)可以處理很多制造行業(yè)產(chǎn)線的新問(wèn)題。f8N機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺(jué)檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺(jué)

  然而,深度學(xué)習(xí)算法也并非“萬(wàn)能藥”。一方面,很多機(jī)器視覺(jué)提供商在研發(fā)軟件平臺(tái)時(shí),直接從深度學(xué)習(xí)起步,缺乏傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)積累,導(dǎo)致遇到需要傳統(tǒng)算法解決的場(chǎng)景,就舉步維艱,需要再進(jìn)行定制開(kāi)發(fā);另一方面,深度學(xué)習(xí)對(duì)平臺(tái)算力要求高,當(dāng)前工業(yè)制造產(chǎn)線中仍有大量的僅需要傳統(tǒng)算法就可解決的機(jī)器視覺(jué)場(chǎng)景,如果一概使用深度學(xué)習(xí),則在某種程度上也是一種成本浪費(fèi)。f8N機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺(jué)檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺(jué)

  傳統(tǒng)算法融合深度學(xué)習(xí) 精質(zhì)視覺(jué)獨(dú)辟蹊徑的最優(yōu)解f8N機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺(jué)檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺(jué)

  多年的研發(fā)和一線實(shí)踐,精質(zhì)視覺(jué)團(tuán)隊(duì)深諳傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢(shì)和邊界,因此開(kāi)創(chuàng)性地將傳統(tǒng)算法融合深度學(xué)習(xí),為機(jī)器視覺(jué)帶來(lái)了針對(duì)軟件平臺(tái)的最佳答案。f8N機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺(jué)檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺(jué)

  相對(duì)于當(dāng)前行業(yè)內(nèi)以傳統(tǒng)算法或以深度學(xué)習(xí)為核心的軟件,精質(zhì)視覺(jué)推出的AI通用智能工業(yè)視覺(jué)算法平臺(tái),將維視20年的傳統(tǒng)算法積累和深度學(xué)習(xí)有效融合,最新版本幾乎可以完成任何行業(yè)內(nèi)任何場(chǎng)景下的圖像處理任務(wù)。同時(shí),隨著新算法、新技術(shù)和創(chuàng)新應(yīng)用方法的不斷發(fā)展, AI將在其優(yōu)秀的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)架構(gòu)及系統(tǒng)架構(gòu)之上快速完成升級(jí)迭代,從而解決更多的場(chǎng)景問(wèn)題。f8N機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺(jué)檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺(jué)

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