深度学习机器视觉检测

基于深度学习技术的视觉检测，可以实现定位，区分缺陷、字符识别等，在运行过程中，实现模拟人眼视觉检测的效果。如果要为锂电池检测开发视觉检测软件，需要开发一种基于深度学习的算法，并使用必须检测的缺陷示例对其进行训练。有了缺陷的数据，神经网络最终会在没有任何额外指令的情况下进行检测缺陷，而且我们唯一要做就是对缺陷进行标注，不用编写代码。

基于深度学习的视觉检测系统擅长检测性质复杂的缺陷，它不仅可以解决复杂的表面和外观缺陷，还可以概括和概念化锂电池的表面，在深度学习模型开发之前，收集和准备大量关于锂电池表面的数据就行了。

虚数科技历经几年对DLIA工业缺陷检测系统的不断开发优化，使得DLIA拥有强大丰富的算法库，当面对新产品检测时，可根据算法库调取，进行增量/继承学习，即原有训练结果上新增少量样本，极大的缩短了新产品的训练时间，实现快速学习。

相对于传统的目标视觉检测技术，深度学习的机器视觉检测具有更大的优势，能够精准高效地对图像进行处理和选择，不容易受到光线、背景等因素的干扰，是未来的主要发展方向，能够使技术更好地为人类服务。目前关于深度学习的研究随着市场的不断运用，充实的数据让其理论不断完善，并且在应用实践中发现问题进而改进，可以进一步激发深度学习的优势，促使深度学习的机器视觉检测更好地发展。