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AI深度學習算法在光學篩選機中的運用

發布日期:2021-06-08 作者: openex

1.png機器視覺檢測光學篩選機4.pngAI深度學習算法光學篩選機光學篩選機開異智能螺絲篩選機電子螺絲篩選機磁材篩選機12.png


AI技術簡介


AI,即人工智能,在機器視覺缺陷檢測領域,主要是指以深度學習為核心的一種自動化檢測算法。

它以深度神經網絡為基礎,一般通過監督式學習,以標記后的缺陷品圖片和良品圖片為集合,對模型進行訓練和驗證;然后使用

訓練后的數據,對未知的圖片進行檢測。

作為訓練集合的缺陷品圖片和良品圖片,數量越多,分布越全面,缺陷類型覆蓋越廣,Z終檢測效果就會越好。



AI光學篩選機優勢


1. 解決使用傳統視覺算法難以編程的缺陷檢測問題;

2. 可以適應相對較多的干擾因素,對產品的一致性要求降低;

3. 可以適應相對較差的打光條件,從而兼容更多產品種類;

4. 引入新的產品時,不需要重新編寫核心算法,導入速度更快;

5. 不需要或僅需要設置極少數的參數,即可滿足檢測需求,降低調試難度;

6. 自主上新軟件可允許用戶自行完成新工件的算法模型訓練、部署。


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