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無(wú)錫精質(zhì)視覺(jué)—視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備之核心算法介紹

2023-12-04 10:11:36 精質(zhì)視覺(jué)

隨著科技的發(fā)展，視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。它通過(guò)機(jī)器“看”到并理解世界，大大提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。那今天我們來(lái)講講視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備里面的核心算法？B1r機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺(jué)檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺(jué)
B1r機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺(jué)檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺(jué)
傳統(tǒng)算法+AI算法框架B1r機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺(jué)檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺(jué)
使用傳統(tǒng)圖像算法可對(duì)瑕疵進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)特征描述，但無(wú)法實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的缺陷特征分類，AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式可以進(jìn)行分類建模，但對(duì)于一些可顯著區(qū)分瑕疵類型的特征仍需要進(jìn)行一定樣本量的學(xué)習(xí)，但部分較為少見(jiàn)的缺陷短時(shí)間內(nèi)很難提供足夠樣本。為此，我們采用傳統(tǒng)算法+Al+傳統(tǒng)算法的算法框架，人為干預(yù)分類過(guò)程，并利用人工數(shù)學(xué)描述對(duì)疵點(diǎn)預(yù)分類或再分類。B1r機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺(jué)檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺(jué)
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算法庫(kù)功能表B1r機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺(jué)檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺(jué)
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