深度學習是機器學習的一種，而（ér）機器學習是實現人工智能的（de）必經路徑。深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，含多個（gè）隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據（jù）的分布式特征表示。研究深度學習的動機在於建立模擬人腦進行（háng）分析學習的神經網絡（luò），它（tā）模仿人腦的（de）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（zhàn）性的（de）缺陷檢測、裝（zhuāng）配驗證、分類和 OCR 應用

元件定位和裝配驗證

棘手OCR

缺陷檢測（cè）

分（fèn）類

深（shēn）度學習在缺陷類項目中的運（yùn）用

在缺陷檢測類（lèi）項目中，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（lì）用深度學習，提前對（duì）不同（tóng）類型（xíng）、形狀、大（dà）小的缺陷圖片標記處缺陷（xiàn）位置，生成缺陷類庫，在實（shí）際運行過程中，將圖片與類庫中的缺陷進行比對即可快速得出結果。通過不斷的豐富缺陷類庫，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（jì）術的運用，使機器視覺（jiào）能夠具有超越現有（yǒu）解（jiě）決方案的能（néng）力，勝任更具挑戰性的應（yīng）用。

AI在機器視覺中的適用性依賴於機器學習技術，更準確的說是深度（dù）學習能力。從最廣泛的層麵上來說，AI可以被定義為計算機模擬（nǐ）人（rén）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，是機器學（xué）習的一個子領域，使（shǐ）計算機能夠從經驗中不斷學習。

在機器視（shì）覺領域，通過與標準圖像處理庫集成的（de）軟（ruǎn）件，可（kě）以像小孩子一樣（yàng）進行學習。比如，“你不會用一個基於規則的（de）方（fāng）式跟孩子解釋房子是什麽，通過很少的例子，即使在年（nián）幼的時候，我們的大腦也能夠認知（zhī）到房子是什麽。在這方麵，深度學（xué）習係統與人類大腦運作相似（sì）。”

深度學習優點（diǎn）

較傳統機（jī）器視覺解決方案，AI可以減少開（kāi）發機器視覺程序所需的（de）時間

應（yīng）用領域

缺陷檢測類項目，傳統（tǒng）算法來編程，計算機難以定義缺陷，需要在每次出現新的缺陷時（shí）重做（zuò）設置，但是通過擁有大量樣品的人工智能，最終可以得到一個非常清（qīng）晰的認知，知道（dào）哪些部分是好的，哪些是（shì）不好的。

金屬材（cái）質、玻璃表麵、食品雜（zá）質、醫療醫藥、電子（zǐ）/電池、磁性材料…等（děng）.

一些細微的劃痕（hén）、瑕疵、缺陷，甚至人眼（yǎn）正（zhèng）常情況下都看不出來的痕跡，傳（chuán）統的視覺（jiào）很難采集好圖像，那麽，你該（gāi）了解一（yī）下花季传媒网站JXAI的深度學（xué）習AI智能檢測係（xì）統（tǒng）啦。

再（zài）小、再細微、再複雜的（de）環境下，都（dōu）讓瑕疵缺陷無所（suǒ）遁形！

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

當算法模型與生產線或生產環境中（zhōng）的檢測/采集設備集成，就可實現在生產過程中以計算機視覺代替人工進行質量、安全、完整（zhěng）性等檢測工作。

基於計算（suàn）機智能視覺不間斷、不（bú）疲勞的特性在檢測方麵提供遠高於人工的效（xiào）率（lǜ）和準確性，與製造商、生產（chǎn）設（shè）備商一起降低工業生產成本提升產能。