深度学习：AI赋能机器视觉精准识别，实现工业产品缺陷质检

深度学习是一种基于神经网络的人工智能技术，它通过多层次的数据表征学习来解决复杂问题。在工业领域，深度学习被用于构建智能模型，这些模型能够自主学习并适应不同的生产环境，从而实现更高效的质量控制。深度学习赋能机器视觉意味着使用人工智能技术来增强现有的机器视觉系统的功能，提高其性能和效率。在工业制造中，这意味着利用AI技术改进传统的机器视觉系统，使它们能够更好地执行复杂的任务，如识别和分类产品缺陷。 [图片] 传统的质检流程通常需要多个步骤，耗时且繁琐。而在深度学习的支持下，机器视觉系统可以在几秒钟内完成一个...【查看原文】