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　　传统视觉检测虫肠丑机器视觉检测设备冲颁颁顿视觉检测冲外观缺陷检测系统冲9I制作厂免费

　　在机器学习，深度学习还没有发展的这么火热之前， 国外几款做的几款非常好的视觉软件业内人士应该都很清楚。比如Halcon, Visionpro, Cognix, MIL等等都是业内用的比较多，而且比较成功的视觉软件。其中很多模块都有定位，测量，检测等功能。虫肠丑机器视觉检测设备冲颁颁顿视觉检测冲外观缺陷检测系统冲9I制作厂免费

　　但是这些传统的方法来做缺陷检测大多都是靠人来特征工程， 从形状，颜色， 长度，宽度，长宽比来确定被检测的目标是否符合标准，最终定义出一系列的规则来进行缺陷检测。这样的方法当然在一些简单的case中已经应用的很好， 唯一的缺点是随着被检测物体的变动，所有的规则和算法都要重新设计和开发，即使是同样的产物，不同批次的变化都会造成不能重用的现实。虫肠丑机器视觉检测设备冲颁颁顿视觉检测冲外观缺陷检测系统冲9I制作厂免费

　　总结：传统机器视觉算法通常处理容易提取，容易量化的特征：颜色、面积、圆度、角度、长度等。虫肠丑机器视觉检测设备冲颁颁顿视觉检测冲外观缺陷检测系统冲9I制作厂免费

　　深度学习检测虫肠丑机器视觉检测设备冲颁颁顿视觉检测冲外观缺陷检测系统冲9I制作厂免费

　　随着机器学习， 深度学习的发展，很多人眼很难去直接量化的特征， 深度学习可以搞定， 这就是深度学习带给我们的优点和前所未有的吸引力。很多特征我们通过传统算法无法量化，或者说很难去做到的， 深度学习可以搞定。特别是在图像分类， 目标检测这些问题上取得了显著的提升。虫肠丑机器视觉检测设备冲颁颁顿视觉检测冲外观缺陷检测系统冲9I制作厂免费

　　这些算法给其他领域提供了很多参考和借鉴意义。比如本文讨论的缺陷检测， 上面的很多网络的特点，以及方法都给了我们很多的启发，我们在设计网络结构的时候，配合自己在产线部署的硬件性能，设计适合项目的网络结构。虫肠丑机器视觉检测设备冲颁颁顿视觉检测冲外观缺陷检测系统冲9I制作厂免费

　　当然，深度学习的方法用来检测，也有自己的很多缺点。例如：数据量要求大，工业数据收集成本高。但是随着数据增强技术，无监督学习的不断进步，在某些应用场景上，这些缺点渐渐被隐藏了。例如学术界正在研究的，自动网络结构设计，自动数据标注等等。所以作者认为随着技术的发展，这个领域将会得到很大的提升，人工检测终将会被机器检测替代。然后你看到的无人工厂更加会无人化～虫肠丑机器视觉检测设备冲颁颁顿视觉检测冲外观缺陷检测系统冲9I制作厂免费