深度学习：机器视觉检测的未来趋势

得益于越来越多的行业应用程序的支持，深度学习视觉检测将继续快速增长，例如工业质检，交通安全，消费电子等。基于国产CPU/GPU的新突破，视觉检测硬件的处理能力大大增强，让用户可以选择一个更加便宜且智能的视觉检测设备。相较于传统的人工肉眼质检，使用深度学习算法的机器视觉检测设备具备更高的效率和更精准的检测产品外观瑕疵能力，实现生产环节的自动化与智能化，从而有效提升生产效率、降低生产成本，改善生产制造工艺。

虚数科技使用于视觉检测的深度学习一直处于颠覆性技术的最前沿，DLIA工业缺陷检测系统可以运行数千个排列，并且在识别和历史记录以及其他应用程序的视觉检查中具有100%的准确性。深度学习对传统的图像分析方法产生深远的影响，不仅改变了我们生产的产品，也改变我们与客户互动的方式。深度学习在解决传统视觉检测无法解决的应用程序中发挥重要作用。

例如，在反光严重的铁板中检测铁板瑕疵时，每次的结果差异很大，主要取决于它们的光照方式。采用传统的检测过程非常具有挑战性，因为在某些情况下，光面的铁板看起来只有大面积的曝光，而深度学习有助于区分曝光里的细微瑕疵。在这些深度学习的机器视觉检测中，您可以实现更多应用，同时处理多个任务也不在话下，例如目标检测、图像分类、图像分割等。

机器视觉检测使用深度学习，我们就可以进行数据处理和分析，而无需暴露敏感信息。相对于传统视觉检测需要人工介入的过程，深度学习能够在数据隐私和安全性方面提供更好的保护。深度学习的机器视觉检测设备具有更高的效率、更精准的检测能力和自动化生产的优势。这些优势使得它们在工业生产制造中得到广泛应用，为企业带来了更高的生产效率、更低的成本和更优质的产品，大量的应用也让深度学习成为机器视觉检测的未来趋势之一。