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点击上方 蓝字 关注我们 微信公众号: OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 深度学习的优势 自动化程度高: 深度学习算法能够自动从大量数据中学习特征,无需人工设计复杂的特征提取规则,从而实现自动化检测。 检测精度高: 通过深度神经网络强大的特征提取和分类能力,深度学习能够准确识别出产品表面的微小缺陷。 适应性强: 深度学习模型可以针对不同的工业场景和缺陷类型进行训练和优化,具有很强的适应性。 实时性强: 基于深度学习的缺陷检测系统可以实现实时检测,满足生产线对检测速度的需求。 应用场景 泛半导体和光伏领域: 深度学习算法被用于检测芯片、太阳能电池板等产品的表面缺陷,如划痕、污渍、裂纹等。 工业视觉检测: 在工业生产线上,深度学习算法被用于检测各种产品的缺陷,包括零件装配完
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