深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種，而機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學(xué)習(xí)的動機在于建立模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本等。

先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠解決具有挑戰(zhàn)性的缺陷檢測、裝配驗證、分類和 OCR 應(yīng)用

元件定位和裝配驗證

棘手OCR

缺陷檢測

分類

深度學(xué)習(xí)在缺陷類項目中的運用

在缺陷檢測類項目中，因為缺陷類型、形狀、大小等不定因素，加大了缺陷檢測類項目的難度。而利用深度學(xué)習(xí)，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，在實際運行過程中，將圖片與類庫中的缺陷進(jìn)行比對即可快速得出結(jié)果。通過不斷的豐富缺陷類庫，慢慢降低誤判及漏判率，使系統(tǒng)趨于穩(wěn)定狀態(tài)。

深度學(xué)習(xí)（AI）

AI技術(shù)的運用，使機器視覺能夠具有超越現(xiàn)有解決方案的能力，勝任更具挑戰(zhàn)性的應(yīng)用。

AI在機器視覺中的適用性依賴于機器學(xué)習(xí)技術(shù)，更準(zhǔn)確的說是深度學(xué)習(xí)能力。從最廣泛的層面上來說，AI可以被定義為計算機模擬人類智能的能力。機器學(xué)習(xí)使計算機能夠在沒有明確編程的情況下進(jìn)行操作。深度學(xué)習(xí)，是機器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，使計算機能夠從經(jīng)驗中不斷學(xué)習(xí)。

在機器視覺領(lǐng)域，通過與標(biāo)準(zhǔn)圖像處理庫集成的軟件，可以像小孩子一樣進(jìn)行學(xué)習(xí)。比如，“你不會用一個基于規(guī)則的方式跟孩子解釋房子是什么，通過很少的例子，即使在年幼的時候，我們的大腦也能夠認(rèn)知到房子是什么。在這方面，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)與人類大腦運作相似?！?br/>

深度學(xué)習(xí)優(yōu)點

較傳統(tǒng)機器視覺解決方案，AI可以減少開發(fā)機器視覺程序所需的時間

應(yīng)用領(lǐng)域

缺陷檢測類項目，傳統(tǒng)算法來編程，計算機難以定義缺陷，需要在每次出現(xiàn)新的缺陷時重做設(shè)置，但是通過擁有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，哪些是不好的。

金屬材質(zhì)、玻璃表面、食品雜質(zhì)、醫(yī)療醫(yī)藥、電子/電池、磁性材料…等.

一些細(xì)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(tǒng)的視覺很難采集好圖像，那么，你該了解一下捷翔JXAI的深度學(xué)習(xí)AI智能檢測系統(tǒng)啦。

再小、再細(xì)微、再復(fù)雜的環(huán)境下，都讓瑕疵缺陷無所遁形！

（深度學(xué)習(xí)AI視覺檢測系統(tǒng)），通過用戶樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練對模型進(jìn)行定制優(yōu)化，從而適配用戶實際使用場景。

當(dāng)算法模型與生產(chǎn)線或生產(chǎn)環(huán)境中的檢測/采集設(shè)備集成，就可實現(xiàn)在生產(chǎn)過程中以計算機視覺代替人工進(jìn)行質(zhì)量、安全、完整性等檢測工作。

基于計算機智能視覺不間斷、不疲勞的特性在檢測方面提供遠(yuǎn)高于人工的效率和準(zhǔn)確性，與制造商、生產(chǎn)設(shè)備商一起降低工業(yè)生產(chǎn)成本提升產(chǎn)能。