視覺世界，是無限變化的，系統(tǒng)設(shè)計(jì)者有無數(shù)種方法使用視覺數(shù)據(jù)。其中，有一些應(yīng)用案例，例如目標(biāo)識(shí)別以及定位，都是可以通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，來得到很好的解決的。因此，如果你的應(yīng)用，需要一種算法來識(shí)別家具，那么你很幸運(yùn)：你可以選擇一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，并且使用自己的數(shù)據(jù)集，對(duì)其進(jìn)行重新編譯。我們要先看看這個(gè)數(shù)據(jù)集。訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)有效的深度學(xué)習(xí)算法是至關(guān)重要的。訓(xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù)，必須能夠表示出算法要處理的情況的多樣性。視覺檢測(cè)系統(tǒng)可以用于五金件外觀尺寸及缺陷檢測(cè)。湖南遠(yuǎn)程操控AOI供應(yīng)

爐后皮帶線模式:支持，且可以多機(jī)種共線生產(chǎn)；

支持NG buffer對(duì)接；

支持多工位語音播報(bào)、自定義語音播報(bào)內(nèi)容；

通訊方式：支持標(biāo)準(zhǔn)接口、定制接口；

追溯:可實(shí)時(shí)輸出。支持按條碼、二維碼、機(jī)型、時(shí)間等維度追溯；

條碼識(shí)別:支持識(shí)別一維碼（128碼）,二維碼（QR/DM碼）；

畫面顯示:1、主圖畫面動(dòng)態(tài)與靜態(tài)結(jié)合，便于員工觀察；2、根據(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色，適應(yīng)各種顏色底板；

學(xué)習(xí):1、支持系統(tǒng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)越多效果越好；2、支持本地學(xué)習(xí)； 湖南智能AOI無需專業(yè)操作人員，傻瓜式操作。

一般而言，通過算法產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集幾乎含括每個(gè)缺陷類型100個(gè)以上圖像，利用網(wǎng)絡(luò)建立對(duì)應(yīng)模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)所輸入圖像的對(duì)象進(jìn)行識(shí)別和分類。簡(jiǎn)單舉例，現(xiàn)代的食品制造公司所采用的視覺檢測(cè)設(shè)備通常有深度學(xué)習(xí)算法，這一功能便能直接輔助檢測(cè)包裝上是否存在某些特定圖像、字符等。 深度學(xué)習(xí)更善于解決復(fù)雜外觀表面及缺陷。比如旋轉(zhuǎn)時(shí)掃查零件表面的突出特征如劃痕、凹痕等，深度學(xué)習(xí)在定位、識(shí)別、分類等各項(xiàng)細(xì)分功能中對(duì)于圖像處理有一個(gè)好處以及相對(duì)于傳統(tǒng)機(jī)器視覺的不同之處，即它擁有在概念基礎(chǔ)上對(duì)零件外觀進(jìn)行概念化和概括的能力。

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1.提供實(shí)時(shí)實(shí)用的統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)；

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3.提供多樣統(tǒng)計(jì)的分析圖（例如ID錯(cuò)誤頻次、名稱錯(cuò)誤頻次、直通率等）

柏拉圖和趨勢(shì)圖，便于管理者觀察主要問題以及質(zhì)量趨勢(shì)！

“替代料添加”功能，只需要添加一個(gè)子模板，就可以輕松搞定替代料

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新一代AI視覺檢測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)真正的AI技術(shù)。湖南遠(yuǎn)程操控AOI供應(yīng)

圖像處理上，隨著圖像高精度的邊緣信息的提取，很多原本混合在背景噪聲中難以直接檢測(cè)的低對(duì)比度瑕疵開始得到分辨。模式識(shí)別上，本身可以看作一個(gè)標(biāo)記過程，在一定量度或觀測(cè)的基礎(chǔ)上，把待識(shí)模式劃分到各自的模式中去。圖像識(shí)別中運(yùn)用得較多的主要是決策理論和結(jié)構(gòu)方法。決策理論方法的基礎(chǔ)是決策函數(shù)，利用它對(duì)模式向量進(jìn)行分類識(shí)別，是以定時(shí)描述（如統(tǒng)計(jì)紋理）為基礎(chǔ)的；結(jié)構(gòu)方法的中心是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結(jié)構(gòu)有不同的基元串（或稱字符串），通過對(duì)未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再根據(jù)字符串判斷它的屬類。湖南遠(yuǎn)程操控AOI供應(yīng)

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