什么是CCD視覺檢測中的深度學習? 深度學習是由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的機器學習技術(shù)的一個方面。深度學習技術(shù)的工作原理是教機器學習的例子。通過向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入特定類型數(shù)據(jù)的標記
什么是CCD視覺檢測中的深度學習?
深度學習是由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的機器學習技術(shù)的一個方面。深度學習技術(shù)的工作原理是教機器學習的例子。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)學方程。這有助于對未來信息進行分類。
借助視覺檢測技術(shù),深度學習算法集合可以區(qū)分部件、異常和字符,在運行計算機化系統(tǒng)時模擬機器人智能視覺檢測。
那么,這到底是什么意思。我們來舉個例子。
如果您想創(chuàng)建用于汽車制造的視覺檢測軟件,您應(yīng)該開發(fā)基于深度學習的算法,并使用必須檢測的缺陷示例對其進行訓(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出缺陷。
基于
深度學習的視覺檢測系統(tǒng)擅長于檢測復(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,而且還可以對汽車零部件的表面進行概括和概念化。