【視覺龍】基于深度學習的外觀檢測，繼3D測量功能后，龍睿產品又添新功能

        深度學習是人工智能領域的重要分支之一，其特點在于模擬人腦機制，通過建立能模擬人腦進行分析學習的神經網絡模型來解釋數據，如圖像、聲音和文本等，實現目標檢測、識別等任務。

       深度學習可以像人一樣的學習能力，可以在不斷工作中積累經驗，越干經驗越豐富，結果越來越精準，實現真正意義上的機器替代人。

      視覺龍自主產品“龍睿 Dragon Vision 集成式智能相機”的旗艦版新增深度學習檢測功能，與傳統算法融為一體，可以兼顧到需要測量、定位和檢測的綜合應用需求。是傳統視覺軟件朝AI 應用的延伸，可以解決以前無法很好解決的大量檢測難題。在檢測過程中的錯誤可以大大減少，因為它是建立在系統自身學習的基礎上，并通過收集和輸入缺陷數據進一步提煉自己。

       深度學習首先需要收集大量的零部件檢測圖片做為學習樣本庫，其中包括正常品和殘次品，每種殘次品的檢測圖片至少包含一組以上。樣本庫中的樣本越多，學習效果越好，檢測結果也會越準確。

太陽能板裂痕識別：

        通過“龍睿 Dragon Vision集成式智能相機” 的深度學習模塊，對太陽能電池片串接后內部單元是否有破損進行檢測，不合格產品進行剔除，可提升后續工藝疊層、層壓后的良品率，提升產品的質量。

字符識別：

        通過“龍睿 Dragon Vision集成式智能相機” 的深度學習模塊，將圖片進行訓練后得到的字符信息，可用于產品的跟蹤、追溯（過去）和控制（未來）等。

豬肉分類：

        通過“龍睿 Dragon Vision集成式智能相機” 的深度學習模塊，將豬肉按塊數進行分類，并提供分類信號給分選機構進行下一步處理。

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