深度學習是機器學習的一種，而機器學習是實現人工智能的必經路徑。深度（dù）學習的概念源（yuán）於人工（gōng）神經（jīng）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（jié）構。深（shēn）度學習通過組合低層特征形成更加抽象的（de）高層表示屬性類別或特征，以（yǐ）發現數據的分布（bù）式特（tè）征表示。研究深度學習的動機在於建立模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機製（zhì）來解釋數（shù）據，例如圖像，聲音（yīn）和文本等。

先進的深度學（xué）習技（jì）術能夠解決具有挑（tiāo）戰性的缺陷檢測（cè）、裝配驗證、分類和 OCR 應用

元件定位和裝配驗證

棘手OCR

缺陷檢測

分類

深度學習在缺（quē）陷類（lèi）項目（mù）中的運用

在缺陷檢測類項目中，因為缺陷類型、形狀、大小等（děng）不定（dìng）因素，加（jiā）大了（le）缺陷檢測類項目（mù）的（de）難度。而利用深度學（xué）習，提前對不同類型、形狀、大小的缺陷圖片標記（jì）處缺（quē）陷位置，生成缺陷類庫，在實際運（yùn）行過（guò）程中，將圖片與類庫中的缺陷進行（háng）比（bǐ）對即可快速得出結果。通過不斷的豐富（fù）缺陷類庫，慢慢降低誤（wù）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（yòng），使機器視覺能夠具有超越現有解決方案的能（néng）力，勝任更具挑戰性的應用。

AI在機器視覺中的適（shì）用性依（yī）賴於機器學習技術，更準確的說是深度學習能力。從最廣泛的層麵（miàn）上來說，AI可以被定義為（wéi）計算機模擬人類智能的能（néng）力。機器學習使計（jì）算機能夠在（zài）沒有明確編程的情況下進行操作。深度（dù）學習，是機器學（xué）習的一個子領域，使（shǐ）計算機能夠從經驗（yàn）中不斷學習。

在機器視覺領域（yù），通過與標準圖像處理庫集成的軟件（jiàn），可以像小孩子一樣進行學習。比如，“你不會用一個基於規（guī）則的方式跟孩子解釋房子是（shì）什麽，通過很少的例子，即使在（zài）年幼的（de）時候，我們的大腦也能（néng）夠（gòu）認知到房子是什麽。在（zài）這方麵，深度學習係統與人類大腦運作相似。”

深度學習優點

較傳統機器視覺解決方案，AI可以減少開發機器視覺程序所需的時間（jiān）

應用領域

缺陷檢測類項目，傳統算法來編程，計算機難以定義缺（quē）陷，需要在每次出現新的缺陷（xiàn）時重做設置（zhì），但是通過擁有（yǒu）大量樣品的人工智能，最終可以得到一個非常清晰的認（rèn）知，知道哪些部分是好的，哪些是不（bú）好（hǎo）的。

金屬材質、玻璃表麵、食品雜質、醫療醫藥、電子/電池、磁性（xìng）材料…等.

一（yī）些（xiē）細微的劃痕、瑕疵、缺陷，甚至人眼（yǎn）正常情況（kuàng）下都看不出來（lái）的痕跡，傳統的視覺很難采集好圖像，那麽，你該（gāi）了解一下糖心VLOG官网入口地址JXAI的深度學習AI智能檢測係統啦。

再小、再細微、再複雜（zá）的環境下，都讓瑕疵缺陷無（wú）所（suǒ）遁形！

（深（shēn）度學習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化，從而適配用戶實際使用場景。

當算法模型與生產（chǎn）線或生產環境中的檢（jiǎn）測/采集設備集成，就可實現（xiàn）在生產過程中以計算（suàn）機（jī）視覺代替人（rén）工進行質量、安全、完整性等檢測工作。

基於計算機智能視覺不（bú）間（jiān）斷、不疲勞的特性在（zài）檢測方麵（miàn）提供遠（yuǎn）高（gāo）於人工（gōng）的效率和準確性，與製造商、生產設備商一起降（jiàng）低工業生產成本提升產（chǎn）能。