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采用深度學習的原理
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深度學習的缺陷檢測系統是海克斯康制造智能全新推出的缺陷檢測系統。此系統采用深度學習的原理，區別于傳統的視覺系統， 更加智能化。
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·相比傳統的機器視覺有更高的檢測準確性，在外觀的判斷標準上更加接近于人眼的判斷標準，相比人眼有更可靠的重復性；
·配置自動上下料，實現檢測過程的自動化。生產線對接，進一步提升測量效率；
·完成產品4 個面的測量，2s 即可完成，可以根據特殊需求定制所有面的測量；
·一次投資長期回報，無需人力成本和管理成本；
·判斷標準一致，無主觀判斷；
·處理人無法判斷的缺陷；
·7X24 小時無間斷工作。
·有很多復雜的缺陷特征，傳統機器視覺無法使用規則對缺陷進行量化，因而無法進行識別；
·拋棄傳統視覺的對比度，明暗等規則，使用OK/NG 樣品實際進行學習訓練；
·深度學習模擬人腦，按照人腦的判斷理念來進行學習和運行。
優勢
·訓練樣本少，不需要太多的OK/NG 樣本進行訓練，每種類型的缺陷僅需10~20 張圖片樣本；
·光源要求不高，不需要集中精力在如何使圖像對比度更高，缺陷更明顯；
·訓練速度快，一般為幾分鐘或者十幾分鐘，新增樣本也能很快完成訓練。
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