AI深度学习算法在光学筛选设备中的运用收藏

传统视觉算法由算法工程师通过观察正常物料和异常物料的明显差异，再通过编程提取这些差异对应的图像特征，从而区分正常物料和异常物料但当正常物料和异常物料区分不明显，不能通过单个或者少数特征进行区分时，或者存在干扰因素时，这种方法往往不能凑效。

AI视觉检测技术，以深度学习为核心，使用模拟人类智能的神经网络来区分正常物料和异常物料与人类一样，深度学习算法通过使用一组代表性正常物料和异常物料的标注图像作为示例来学习和训练，通过神经网络构建正常外观和缺陷外观的模型。

不需要人工指定反映正常物料和异常物料区别的特征及其关系，且通过标注信息可使得深度学习算法能够正确区分异常外观和干扰因素带来的伪异常外观相对于传统算法，AI视觉检测具有以下优点：●解决使用传统算法难以编程的缺陷检测问题。

●引入新的产品时, 不需要重新编写核心算法，导入速度更快●形成标准化的预处理、标注、训练和导入流程后，普通人员也可操作●可以适应相对较多的干扰因素，对产品的一致性要求降低●可以适应相对较差的打光条件，从而兼容更多产品种类。

●不需要或仅需要设置极少数的参数，即可满足检测需求，降低调试难度。AI深度学习算法训练过程

实现产品无死角检测

外/廓/镜/头/360°/检/测

360°/棱/镜/检/测/系/统AI深度学习算法软件界面

AI深度学习算法应用案例

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