本文介绍: 而深度学习更像是对人类能力的辅助和扩展。标记和分类缺陷是这个过程中至关重要的一部分，因为这有助于产生“好的数据”，从而使软件能够基于小的图像变化和其他线索创建数学模型，而人类可能会利用这些线索来判断零件是好的还是坏的。传统的机器视觉在检查装配线上的不同数量的焊缝时会遇到巨大困难，但深度学习可以非常有效，因为它能够比较有缺陷的焊缝与合格的焊缝的图像。另一个常见的例子是焊缝检查，即在金属上完成焊缝的应用，所有这些焊缝都会有不同的形状和大小，但仍然可能是完全合格的零件。原创 | 文 BFT机器人。
在机器视觉和工业自动化领域，很少有比“深度学习”更引人注目的词汇。大约七年前左右，这个词随着一波庞大的营销炒作而出现，附带着“革命性”和“颠覆性”等形容词。几年后，尘埃落定，深度学习在自动化和制造领域的角色变得更加清晰。
当然，深度学习并非魔法，它不能解决所有自动化检测需求，也不是适用于所有类型应用的合适技术，它甚至不是一种独立的技术。相反，它是传统机器视觉和自动化检测技术的补充，现在深度学习已经在这个领域找到了一个更安静但仍然非常具有价值的位置。
声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。
