通過系統使用人工智能技術，通過深度學習算法、數據訓練不斷優化，提高識別效果，結合工業相機，控制技術實現對連續傳送物料的高準確率檢測?？梢愿玫慕鉀Q檢測問題，加快工作效率。那么下面就去看看貝殼、皮革大理石的檢測案例吧。
【深度檢測學習過程】
上料：根據樣品特征進行上料拍攝
檢測：第一步將不良品及良品照片，選擇適當的神經網絡模型訓練。第二步將訓練好的神經網絡算法檢測產品，分選良品與不良品。
下料：根據樣品特征進行上料。
速度：根據產品傳輸結構決定;準確率：大于98%
【檢測的效果圖】
皮革檢測效果圖
貝殼檢測效果圖
大理石檢測效果圖
小結 深度學習這項技術在產品外觀缺陷檢測中便發揮了極大的效用,借助深度學習這樣的工具,便可以在生產線上更加一致、更加可靠、且更加快速地完成這些任務。如果你又視覺檢測方面的問題不妨和我們取得聯系。我們有顧問和你一對一的對對接。