深度學習是機器學習的一種，而（ér）機器學習是實（shí）現人（rén）工智能（néng）的必經路徑。深（shēn）度學習的概念源於人工神經網絡的研（yán）究，含多個（gè）隱（yǐn）藏層的多層感知器就（jiù）是（shì）一種深度學習結構。深度學（xué）習（xí）通過組合低層（céng）特征形成更（gèng）加抽象的高層表示屬性類（lèi）別（bié）或特征，以發現數據的分布式特征表示。研（yán）究深度學習的動機（jī）在於建（jiàn）立模（mó）擬人（rén）腦進行（háng）分析（xī）學習的神經網絡，它模仿人腦的機製來解釋數據，例如圖像，聲音和文本等。

先進的深度學習技術能夠解決具有挑戰性的缺陷檢測、裝配驗證、分（fèn）類和 OCR 應用

元件（jiàn）定（dìng）位和裝配驗證

棘手（shǒu）OCR

缺陷檢測

分類

深度學習在缺陷（xiàn）類項目中的運用

在缺陷檢測類項目中，因為缺陷類型、形（xíng）狀、大小等不定（dìng）因素（sù），加大了缺陷檢測類項目的難度（dù）。而利用深度學習（xí），提前對不同類型、形狀（zhuàng）、大小的缺陷圖片標（biāo）記處（chù）缺陷位置，生成缺（quē）陷類庫，在實際運行（háng）過程中，將圖片與類庫中的缺陷進行比對即可（kě）快速得出結果。通（tōng）過不（bú）斷的豐富缺陷類庫，慢慢降低誤判及漏判（pàn）率，使（shǐ）係統趨於穩定狀（zhuàng）態。

深度學習（AI）

AI技術的運用，使機器視覺（jiào）能夠具有超越現有解決方案的能力，勝任更具（jù）挑戰性（xìng）的應用。

AI在機器視覺中的適用性依賴於機器學習技術，更（gèng）準確的說是深度學習能力。從最廣泛（fàn）的層麵上來說，AI可以被定義為計算機模（mó）擬人類智能的能力。機器學習使計算機能夠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（xí）的一個子領域，使計算機能夠從經驗中不斷學習。

在機（jī）器視覺領域，通（tōng）過與標準圖像處理（lǐ）庫集成的軟件，可以像小孩子一（yī）樣（yàng）進行學（xué）習。比如，“你不會（huì）用一個基於規則的方式跟孩子解釋房子是什麽，通過很少的例子，即（jí）使在年幼的時候，我們的大腦也能夠認知到房（fáng）子是什麽。在這方麵，深（shēn）度學習係統與人類大腦運作（zuò）相（xiàng）似。”

深度學習優點

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

應（yīng）用領域

缺陷檢測類項目，傳（chuán）統算（suàn）法來編程，計算機難以定義缺陷，需要在每次出現新的（de）缺陷時重做設（shè）置，但是通過擁有大量樣品的人工智能，最（zuì）終可以得到一個（gè）非常清晰的認知，知道哪些部分是好的，哪些是不好的。

金屬材質、玻璃表麵（miàn）、食品雜（zá）質、醫療醫（yī）藥、電子/電池、磁性材料…等.

一些細微（wēi）的劃痕、瑕疵、缺陷（xiàn），甚至（zhì）人眼（yǎn）正常情況下都（dōu）看不出（chū）來的痕跡，傳統的視覺很難采集好（hǎo）圖像，那（nà）麽，你該了解一下午夜福利视频JXAI的深度學習AI智能（néng）檢測係統（tǒng）啦。

再小、再細（xì）微、再複（fù）雜的環境下，都讓瑕疵缺陷無所遁形！

（深度學習AI視覺檢測係統），通過（guò）用戶樣本數據的訓練對模型（xíng）進行定製優化，從而適配用戶實際使用場景。

當算法模型與生產線或生產環境中（zhōng）的檢（jiǎn）測/采集設備集成（chéng），就可實現在生產過（guò）程中以計（jì）算機視（shì）覺代（dài）替人工進行質量、安（ān）全、完整性等檢測工作。

基於計算機智能視覺不間斷、不疲勞的特性在檢測方麵提供遠高於人（rén）工的效（xiào）率和準確性，與製造商、生產設備商一（yī）起降低（dī）工業生產（chǎn）成（chéng）本提升產能。