傳統視覺檢測和深度學習檢測的差異是什么？

ID:793832 · 發表于 2020-8-11 08:40

如今，工業自動化快速發展，工業4.0的概念已經被提上日程。在產品生產流水線上，對于產品的質量檢測，許多企業也逐漸嘗試用機器視覺代替人工肉眼進行檢測，但時代瞬息萬變，神經網絡之深度學習這項技術的不斷成熟，為產品外觀檢測帶來更多的可能。
雖然傳統的機器視覺系統在處理一致且制造精良的部件時能夠可靠地運行，但隨著例外和缺陷庫的增大，算法也會變得越來越有挑戰性。換句話說，到了特定的時候，工廠自動化中需要的某些應用將無法再依靠基于規則的機器視覺。某些傳統的機器視覺檢測，因為有許多不易被機器識別的變量，所以編程也比較困難，例如：照明、顏色變化、曲面、或視野。
因此，深度學習這項技術在產品外觀缺陷視覺檢測中便發揮了極大的效用，借助深度學習這樣的工具，便可以在生產線上更加一致、更加可靠、且更加快速地完成這些任務。人類擅長分類不同但相似的東西，我們幾秒內就能理解某一組物體間的差異。在這個意義上，深度學習將人類進化的智能和基于規則的傳統機器視覺的一致性、可重復性和可擴展性這兩種優勢結合在一起。
視覺檢測在實際應用中，通過對缺陷圖片的不斷訓練以及優化，諸如布匹、薄膜、金屬、鋁箔、銅箔等的表面缺陷都可精準地檢測出來，基于深度學習的在線缺陷檢測系統還能實時監控產品表面質量，提供全面的表面缺陷分類，幫助管理者對缺陷成因及時分析，從根源處進行防范。

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傳統視覺檢測和深度學習檢測的差異是什么？