深度學習是機器學習的一種，而機器學（xué）習是實現（xiàn）人工智能的（de）必經路徑（jìng）。深度學習的（de）概念源於人工神（shén）經網絡的研究，含多個隱藏層的多層感（gǎn）知器就（jiù）是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類（lèi）別或特征，以發現（xiàn）數據的分布式特征表示。研究深度（dù）學習的動機在（zài）於建立模擬人腦進行分析學（xué）習的神（shén）經網絡（luò），它模仿人（rén）腦（nǎo）的機製來解釋數（shù）據，例如圖像，聲音和文本等。

先（xiān）進的深度學習技術能夠解決具有挑戰性的（de）缺陷檢測、裝配（pèi）驗證、分類和（hé） OCR 應用

元件定位和裝配驗證

棘手OCR

缺陷檢測

分類

深度學習在缺陷類項目中的運用

在缺陷檢（jiǎn）測類項目中，因為缺陷類型、形狀、大小等不定因素，加大了缺陷檢測類項目的難度。而利用深度（dù）學習，提前對不同類型、形狀、大小的缺陷圖（tú）片標記處缺陷位置，生成缺陷類（lèi）庫，在實際運行過程中，將圖片與類庫中的缺陷進行比對即可快速得出結果。通過不斷的豐富缺陷類庫，慢慢降低誤判及漏判率，使係統（tǒng）趨於穩定狀態。

深度學習（AI）

AI技術（shù）的運用（yòng），使機器視覺能夠具有超越現有解決方案的能力（lì），勝任更具挑戰性的（de）應用。

AI在機器視覺中的適用性依賴於機器學習技術，更準確的說是深度學習能力。從最廣泛的層麵上來說，AI可以（yǐ）被定義為計算機模擬人類智能的能力。機器學習使計算機能夠在沒有明確編程的情（qíng）況下進行操作。深度學習，是機器學習的一個子領域，使計算機（jī）能夠從經驗中不斷學習（xí）。

在（zài）機器視覺領域，通過與標準圖像處理庫集（jí）成的軟件，可以像小孩（hái）子（zǐ）一樣進行學習。比（bǐ）如，“你不會用一個（gè）基於規則的方式跟孩子解釋房子是什麽，通過很少的例子，即使在年幼的時候，我們的大腦也能夠認知（zhī）到房子是什麽（me）。在這方麵，深度學習（xí）係統與人（rén）類大腦運作相似。”

深度學習優（yōu）點

較傳統機器視覺解決方案，AI可以減少開發機器視覺程序所需的（de）時間

應用領域

缺陷檢測類項目，傳統算法來編程，計算機難以定義缺陷，需要在每次出（chū）現新的缺陷時重做（zuò）設置，但是通過擁有大量樣品的人工智能，最終可以得（dé）到一個非常（cháng）清晰的認（rèn）知，知道哪些部分是好的，哪些是不好的。

金屬材（cái）質、玻璃表（biǎo）麵、食品雜質、醫療（liáo）醫藥、電子/電池、磁性材料…等.

一些細微的（de）劃痕、瑕疵、缺陷，甚至人眼正常（cháng）情況下都看不出來的痕跡，傳統的視（shì）覺很難采集好圖像，那麽，你該了解（jiě）一下国产精品特黄一级国产大片JXAI的（de）深度學習AI智能檢測（cè）係統啦。

再小、再細微、再複雜的環境下，都（dōu）讓瑕疵缺（quē）陷無所遁形！

（深度學習AI視覺檢測係統），通過用戶樣本數據的訓練對模（mó）型進行定製優化，從而適配用戶實際使（shǐ）用場景（jǐng）。

當算法模型與生產線或生（shēng）產環（huán）境中的檢測/采（cǎi）集設備集成，就可實現在生產過程中以計算機視覺代替人工進行質（zhì）量、安全、完整性等檢測工作。

基於計算機智能視覺不間斷、不（bú）疲（pí）勞的特性在檢測方麵提供遠高（gāo）於人（rén）工的效率和準（zhǔn）確性，與製造商、生產設備商一起降低（dī）工業（yè）生產（chǎn）成本提升產能。