通過系統(tǒng)使用人工智能技術，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，結合工業(yè)相機，控制技術實現(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)品傳輸結構決定;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  深度學習這項技術在產(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取得聯(lián)系。我們有顧問和你一對一的對對接。