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深度学习实现工业零件的缺陷检测-深度学习视觉系统瑕疵检测

发布日期:2025/10/8

VisionBank Ai是专为生产加工制造业设计的深度学习视觉解决方案,它是将传统算法工具库和深度学习相融合。传统算法工具库作为标准算法工具,使用者易于上手,与深度学习技术融合后,使检测准确性提高到100%,同时简化了开发流程,提高了效率,简单易用。

相对单纯的深度视觉系统优势

VisionBank Ai深度学习视觉解决方案相对单纯的深度视觉有以下优势:

1)单纯深度视觉只能通过大量数据训练,得到相应的结果,不方便现场人员针对具体图像调试参数,具体图像有问题,只能再次训练,训练的结果不满足时调试难度很大。VisionBank Ai先用传统算法,再用深度学习过滤,现场人员还可以结合客户规格调整传统算法的参数。

2)单纯深度视觉如果需要调整算法,对人员的水平要求较高,造成的成本也比较高;VisionBank Ai深度学习只做Yes 或 No的判断,规则简单,容易学习。

3)单纯深度视觉需要高性能的计算硬件作为支撑,成本很高。VisionBank Ai深度学习对硬件的要求会低一些。

VisionBank Ai主要应用

1.VisionBank Ai深度学习缺陷检测与字符识别工具:

深度学习缺陷检测

深度学习字符识别

2.VisionBank Ai传统算法与深度学习技术融合:

传统算法工具库:自适应缺陷、线阵缺陷、角点缺陷、边界毛刺等工具中融入深度学习技术。

传统算法中添加深度学习技术

3.VisionBank Ai深度学习模块化:

将基于深度学习算法实现的算法模块话,使用者操作简单。

深度学习图像增强与区域分割

深度学习模型分类

4.VisionBank Ai深度学习模型管理:

用于多类产品深度学习检测的深度学习模型管理,使检测程序清晰化。 

深度学习模型管理


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