深度學習是機器學習的一種，而機器學（xué）習是實現人工智能（néng）的必經路徑。深度學習的概念源於人工神經網絡的研究（jiū），含多（duō）個隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學（xué）習通過組合（hé）低層特征形成更（gèng）加抽象的高層表示屬（shǔ）性類別或特征，以發現數據（jù）的分布式特征（zhēng）表（biǎo）示。研究深度學（xué）習的動機在於建立模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機製來解釋數據，例如圖像，聲音（yīn）和（hé）文本等。

先進的深（shēn）度學習技術能夠解決具有挑戰性的缺陷檢（jiǎn）測、裝配（pèi）驗證（zhèng）、分類和 OCR 應用

元件（jiàn）定（dìng）位和裝配驗證（zhèng）

棘手OCR

缺陷檢測

分類

深（shēn）度學習在缺陷類項目（mù）中的運用

在缺陷檢測類項（xiàng）目中，因為缺陷類型、形狀、大小等不定因素，加大了缺陷檢測類項目的難度。而利用深度學習，提前對不同類型、形狀、大（dà）小的缺陷圖片標記處缺陷位置，生成缺陷類庫，在實際運（yùn）行過程中（zhōng），將圖片與類庫中的缺陷進行比對即（jí）可快速得出結果。通過不斷的豐富（fù）缺陷類庫，慢慢降低誤判及漏判率，使係統趨於穩定狀態。

深度學習（AI）

AI技術（shù）的運用，使機器視覺能夠具有超越（yuè）現有解決方案的能力，勝任更具挑戰性的應用。

AI在機器（qì）視覺中的適用性依（yī）賴於機器（qì）學習技術，更準確的說是深度學習能力。從最（zuì）廣泛（fàn）的層麵（miàn）上來說，AI可以被定義為計算機模擬人類智能（néng）的能力。機器學習使計算機（jī）能夠（gòu）在沒有明確編程的情況下進行操作。深度學習（xí），是機器學習的（de）一個（gè）子領域，使計算機能夠從經驗中不斷學習（xí）。

在機器視覺領域，通過與標（biāo）準圖像處理庫集成的軟件，可以像小（xiǎo）孩子一樣進行學習。比如，“你不（bú）會用一個（gè）基於規則的方式跟孩子解釋房子是（shì）什麽（me），通過很少的例子（zǐ），即使在年幼（yòu）的時（shí）候，我們的大腦也能夠認知到房子是什麽（me）。在這方麵，深度學習係統與人類大腦（nǎo）運作相似。”

深度學習優點

較傳統機器視覺解決方案（àn），AI可以減少開發機器視覺（jiào）程序所需的時間

應用領（lǐng）域

缺陷檢測類項目，傳統（tǒng）算法來編程，計算機（jī）難以定義（yì）缺（quē）陷，需要（yào）在每次出現新的缺陷時重做設置，但是通過（guò）擁有大量樣品（pǐn）的人工智能，最終可以得到一個非常清晰的認知，知道哪些部分（fèn）是好（hǎo）的，哪些（xiē）是不好的。

金（jīn）屬材質、玻璃表麵、食品雜（zá）質、醫療醫藥、電子/電池、磁性材料…等.

一些細微的劃痕、瑕疵、缺陷，甚至人眼正常（cháng）情況下都看（kàn）不出來的痕（hén）跡，傳統的視覺很難采集好（hǎo）圖像，那麽，你該了（le）解一下糖心VLOG官网入口地址JXAI的深度學習（xí）AI智能檢測係統啦。

再小、再（zài）細微、再複雜的環境下，都（dōu）讓瑕疵缺陷無所遁形！

（深度（dù）學習AI視（shì）覺檢（jiǎn）測係統），通（tōng）過用戶樣本數據的訓練對模型進（jìn）行定製優化，從而適（shì）配用戶實際使用場景（jǐng）。

當算法模型與生產線或生產環境中的檢測/采集設（shè）備集（jí）成（chéng），就可實現在生產過程中以計（jì）算機視覺代替人工進行質量、安（ān）全、完整性等檢測工作。

基於計（jì）算機智能視（shì）覺（jiào）不間斷、不疲勞的（de）特性（xìng）在檢測方麵提供遠高於（yú）人工的效率和準確性，與製造商、生產設備商一起降低工業生產成本（běn）提升（shēng）產能。