深度學習是機器學習的一種，而機器學習是實現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結(jié)構(gòu)。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(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學習的動機在于建立模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本等。

先進的深度學習技術(shù)能夠解決具有挑戰(zhàn)性的缺陷檢測、裝配驗證、分類和 OCR 應(yīng)用

元件定位和裝配驗證

棘手OCR

缺陷檢測

分類

深度學習在缺陷類項目中的運用

在缺陷檢測類項目中，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。而利用深度學習，提前對不同類型、形狀、大小的缺陷圖片標記處缺陷位置，生成缺陷類庫，在實際運行過程中，將圖片與類庫中的缺陷進行比對即可快速得出結(jié)果。通過不斷的豐富缺陷類庫，慢慢降低誤判及漏判率，使系統(tǒng)趨于穩(wěn)定狀態(tài)。

深度學習（AI）

AI技術(shù)的運用，使機器視覺能夠具有超越現(xiàn)有解決方案的能力，勝任更具挑戰(zhàn)性的應(yīng)用。

AI在機器視覺中的適用性依賴于機器學習技術(shù)，更準確的說是深度學習能力。從最廣泛的層面上來說，AI可以被定義為計算機模擬人類智能的能力。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，是機器學習的一個子領(lǐng)域，使計算機能夠從經(jīng)驗中不斷學習。

在機器視覺領(lǐng)域，通過與標準圖像處理庫集成的軟件，可以像小孩子一樣進行學習。比如，“你不會用一個基于規(guī)則的方式跟孩子解釋房子是什么，通過很少的例子，即使在年幼的時候，我們的大腦也能夠認知到房子是什么。在這方面，深度學習系統(tǒng)與人類大腦運作相似。”

深度學習優(yōu)點

較傳統(tǒng)機器視覺解決方案，AI可以減少開發(fā)機器視覺程序所需的時間

應(yīng)用領(lǐng)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(xiàn)新的缺陷時重做設(shè)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晰的認知，知道哪些部分是好的，哪些是不好的。

金屬材質(zhì)、玻璃表面、食品雜質(zhì)、醫(yī)療醫(yī)藥、電子/電池、磁性材料…等.

一些細微的劃痕、瑕疵、缺陷，甚至人眼正常情況下都看不出來的痕跡，傳統(tǒng)的視覺很難采集好圖像，那么，你該了解一下捷翔JXAI的深度學習AI智能檢測系統(tǒng)啦。

再小、再細微、再復(fù)雜的環(huán)境下，都讓瑕疵缺陷無所遁形！

（深度學習AI視覺檢測系統(tǒng)），通過用戶樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練對模型進行定制優(yōu)化，從而適配用戶實際使用場景。

當算法模型與生產(chǎn)線或生產(chǎn)環(huán)境中的檢測/采集設(shè)備集成，就可實現(xiàn)在生產(chǎn)過程中以計算機視覺代替人工進行質(zhì)量、安全、完整性等檢測工作。

基于計算機智能視覺不間斷、不疲勞的特性在檢測方面提供遠高于人工的效率和準確性，與制造商、生產(chǎn)設(shè)備商一起降低工業(yè)生產(chǎn)成本提升產(chǎn)能。