深度學習是機器學習的一種，而機器學習是實現人工智（zhì）能的必經路徑。深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更（gèng）加抽象的（de）高（gāo）層表示屬性類別或特征，以發（fā）現數據的分布式特征表（biǎo）示。研究深度學（xué）習（xí）的動（dòng）機在於（yú）建立模擬（nǐ）人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人（rén）腦的機製來解釋數據，例如圖像，聲音和文本等。

先進的深度學習技術能夠解決具有挑戰性的缺陷檢測、裝配驗證、分類（lèi）和 OCR 應用

元（yuán）件定位和裝配驗證

棘手OCR

缺陷檢測

分類

深度學習在缺陷類項目（mù）中的運用

在缺陷檢測類項目中，因為缺陷類型、形狀（zhuàng）、大小（xiǎo）等不定因素，加大了缺陷（xiàn）檢測類項目的難度。而利用深度學習，提前對不同類型、形狀、大小的缺陷圖片標（biāo）記處缺陷位置，生成缺陷類庫，在實（shí）際運行過程中，將圖片與類庫中的缺陷進行比對（duì）即可快速得出（chū）結（jié）果。通過不斷的豐富缺陷類庫，慢慢降低誤判及漏判率，使係統趨於穩定狀態。

深度學習（AI）

AI技術的運用，使機器視覺能夠具有超越現有解決方案的能力（lì），勝任更具挑戰性的應用（yòng）。

AI在機器視覺中的適用性依賴於機器學習（xí）技術，更準確（què）的說是深度學習能力。從最廣泛的層麵上來說，AI可以被定義為計算機模擬人類智能的能力。機器學習使計算機能夠在沒有明確編程的情況下進行操作。深度學習，是機器學習的一個子領域，使計算機能夠從（cóng）經驗中不斷學習。

在機器視覺領（lǐng）域，通過（guò）與標準圖像處理庫集成的軟件，可以像小孩子一樣進行（háng）學習。比如，“你不會用一個基於規則的方式跟孩子解釋房子是什麽，通過（guò）很（hěn）少的例（lì）子，即使在年幼的時（shí）候，我們的大（dà）腦也能夠認知（zhī）到房子是什麽。在這方麵，深度學習係統與人類大腦運作相似。”

深度學習（xí）優點

較傳統機器視（shì）覺解決方案，AI可以減少開發機器視覺程序所需的時間

應用領域（yù）

缺陷檢測類項目，傳統算法來編程，計算機難以定義（yì）缺陷（xiàn），需要在每次出現新的缺陷時重做設置，但是通過擁（yōng）有大量樣（yàng）品的人工（gōng）智（zhì）能，最終可以得（dé）到一個非（fēi）常清晰的認知，知道哪些部分是好的，哪些是不好的。

金屬材（cái）質、玻璃表麵、食品（pǐn）雜質、醫療（liáo）醫藥、電子/電池、磁性材料（liào）…等.

一些細微的劃痕、瑕疵、缺陷，甚至人眼正常情況下都看不出來的痕跡，傳統的視覺很難采集（jí）好圖像（xiàng），那麽，你該了解一下糖心VLOG官网入口地址JXAI的深度學（xué）習AI智能檢測係統啦。

再小、再細微、再複雜的環（huán）境下（xià），都讓瑕疵缺陷無所遁形！

（深（shēn）度學習（xí）AI視覺檢測係統），通過用戶樣本數據的訓練對模型進行定製優（yōu）化，從而適配用戶實際使用場景。

當算法模型與生產線或生產環境中的檢（jiǎn）測/采集設備集成，就可實現在生產過程中以計（jì）算機視覺代替人工進行質量（liàng）、安全、完整性等檢測工作。

基於計算機智能（néng）視覺不間斷（duàn）、不疲勞的特性在檢測方麵提供遠高於人工的效率（lǜ）和準確性（xìng），與製造商、生產設（shè）備（bèi）商一起降低工（gōng）業生產成本提升產能。