什么是CCD視覺檢測(cè)中的深度學(xué)習(xí)？

深度學(xué)習(xí)是由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的一個(gè)方面。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的工作原理是教機(jī)器學(xué)習(xí)的例子。通過向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入特定類型數(shù)據(jù)的標(biāo)記示例，可以提取這些示例中的共同模式，然后將其轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)方程。這有助于對(duì)未來信息進(jìn)行分類。

借助視覺檢測(cè)技術(shù)，深度學(xué)習(xí)算法集合可以區(qū)分部件、異常和字符，在運(yùn)行計(jì)算機(jī)化系統(tǒng)時(shí)模擬機(jī)器人智能視覺檢測(cè)。

 

那么，這到底是什么意思。我們來舉個(gè)例子。

 

如果您想創(chuàng)建用于汽車制造的視覺檢測(cè)軟件，您應(yīng)該開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的算法，并使用必須檢測(cè)的缺陷示例對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。有了足夠的數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終將在沒有任何額外指令的情況下檢測(cè)出缺陷。

基于深度學(xué)習(xí)的視覺檢測(cè)系統(tǒng)擅長于檢測(cè)復(fù)雜性質(zhì)的缺陷。們不僅可以解決復(fù)雜的表面和外觀缺陷，而且還可以對(duì)汽車零部件的表面進(jìn)行概括和概念化。