通過系統(tǒng)使用人工智能技術(shù)，通過深度學習算法、數(shù)據(jù)訓練不斷優(yōu)化，提高識別效果，結(jié)合工業(yè)相機，控制技術(shù)實現(xiàn)對連續(xù)傳送物料的高準確率檢測?？梢愿玫慕鉀Q檢測問題，加快工作效率。那么下面就去看看貝殼、皮革大理石的檢測案例吧。
【深度檢測學習過程】
上料：根據(jù)樣品特征進行上料拍攝
檢測：第一步將不良品及良品照片，選擇適當?shù)纳窠?jīng)網(wǎng)絡模型訓練。第二步將訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡算法檢測產(chǎn)品，分選良品與不良品。
下料：根據(jù)樣品特征進行上料。
速度：根據(jù)產(chǎn)品傳輸結(jié)構(gòu)決定;準確率：大于98%
【檢測的效果圖】
皮革檢測效果圖
貝殼檢測效果圖
大理石檢測效果圖
小結(jié) 深度學習這項技術(shù)在產(chǎn)品外觀缺陷檢測中便發(fā)揮了極大的效用,借助深度學習這樣的工具,便可以在生產(chǎn)線上更加一致、更加可靠、且更加快速地完成這些任務。如果你又視覺檢測方面的問題不妨和我們?nèi)〉寐?lián)系。我們有顧問和你一對一的對對接。