视觉检测干货基于深度学习算法的AI图像视觉检测

基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展如今，它被广泛用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别等那么什么是深度学习？深度学习是如何应用在视觉检测上的呢？什么是深度学习？深度学习是机器学习技术的一个分支，由人工神经网络组成分类识别器。

其工作原理是教机器通过实例学习，为神经网络提供特定类型数据的标记示例，然后提取这些示例之间的共同模式，将其转换为包含这些信息的神经网络模型，这有助于对未来获取的信息进行分类基于深度学习技术的视觉检测，可以实现定位，区分缺陷、字符识别等，在运行过程中，实现模拟人类视觉检测效果。

那么到底是什么意思呢？举个例子如果要为锂电池检测创建视觉检测软件，需要开发一种基于深度学习的算法，并使用必须检测的缺陷示例对其进行训练有了缺陷的数据，神经网络最终会在没有任何额外指令的情况下进行检测缺陷。

基于深度学习的视觉检测系统擅长检测性质复杂的缺陷它们不仅可以解决复杂的表面和外观缺陷，还可以概括和概念化锂电池的表面卷积神经网络是什么？说到基于深度学习的视觉检测，市面上最常说的就是卷积神经网络，那么什么是卷积神经网络呢？卷积神经网络即CNN，有着它特殊的功能，网络中保留了空间信息，因此可以更好地适用于图像分类问题。

原理来源于人类视觉生物学数据的启发，视觉基于多个皮质层，每层识别越来越多的结构性信息我们看到的是很多单个的像素；然后从这些像素中，识别出几何组成；再然后……这样越来越多的复杂的元素，如物体、面部、人类躯干、动物等被识别出来。

科亿科技的AI图像视觉检测使用卷积神经网络，更侧重的是网络级联，针对不同场景设计不同的网络级联方法，更准确反映图像特征，使得在进行视觉检测的时候更精准如何集成AI视觉检测系统？01 明确需求通常集成一个AI视觉检测系统，需要从业务和技术分析开始。

首先要明确系统应该检测什么样的缺陷？在什么样的环境下使用？需要提前明确的重要问题包括：AI检测应该是实时的还是延时的？AI视觉检测应该如何彻底检测缺陷，是否应该按类型区分？是否有任何现有的软件可以集成视觉检测功能，还是需要从头开始开发？系统应如何将检测到的缺陷通知用户？AI视觉检测系统是否应该记录缺陷检测统计数据？关键问题是：是否存在用于深度学习模型开发的数据，包括“好”和“坏”产品的图像以及不同类型的缺陷？02 收集和准备数据在深度学习模型开发之前，需要收集和准备数据。

科亿科技历经十余年的不断开发优化，拥有强大丰富的算法库，当面对新产品检测时，可根据算法库调取，进行增量/继承学习，即原有训练结果上新增少量样本，极大的缩短了新产品的训练时间，实现快速学习03 训练和评估采集新增样本后，下一步是对其进行训练，验证和评估模型的性能和结果准确性。

04 部署和改进在部署视觉检测模型时，重要的是要考虑软件和硬件系统架构如何与模型容量对应AI视觉检测系统的应用案例包装容器：适用于产品的品质把控，用于检测产品外观缺陷，如黑点、飞边、缺口、模号等锂电池：锂电生产中密封钉焊接、顶盖焊接等常会出现针孔、砂眼、划痕、凹凸、偏焊等瑕疵。

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