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AI深度学习算法在光学筛选机中的运用

发布日期:2021-06-08 作者: openex

1.png机器视觉检测光学筛选机4.pngAI深度学习算法光学筛选机光学筛选机开异智能螺丝筛选机电子螺丝筛选机磁材筛选机12.png


AI技术简介


AI,即人工智能,在机器视觉缺陷检测领域,主要是指以深度学习为核心的一种自动化检测算法。

它以深度神经网络为基础,一般通过监督式学习,以标记后的缺陷品图片和良品图片为集合,对模型进行训练和验证;然后使用

训练后的数据,对未知的图片进行检测。

作为训练集合的缺陷品图片和良品图片,数量越多,分布越全面,缺陷类型覆盖越广,最终检测效果就会越好。



AI光学筛选机优势


1. 解决使用传统视觉算法难以编程的缺陷检测问题;

2. 可以适应相对较多的干扰因素,对产品的一致性要求降低;

3. 可以适应相对较差的打光条件,从而兼容更多产品种类;

4. 引入新的产品时,不需要重新编写核心算法,导入速度更快;

5. 不需要或仅需要设置极少数的参数,即可满足检测需求,降低调试难度;

6. 自主上新软件可允许用户自行完成新工件的算法模型训练、部署。


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