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    機器視覺檢測設備中的外觀缺陷檢測難點分析
    2018.09.29
    隨著現在技術的不斷進步和生產製造業需求的不斷提高,傳統的光學篩選機檢測技術已經不能跟上時代的需要了,相信很多的人都會覺得光學篩選機相機攝取像素的質量太差不能進行檢測,如果按照常規的算法去分割處理顯然確實不容易檢測。

    東莞市茄子视频懂你更多APP自動化設備有限公司擁有強大的研發實力,尤其在軟件研發上不論是資金投入還是成果轉化率都是遙遙領 先於同行的,每年公司利潤的40%都會投入到研發當中去。近年來不斷研發團對算法組不斷的推出一些智能檢測算法,尤其是在機器自學習領域,取得很多實用性很強的技術成果。

    取出一副圖像,乍一看沒有任何缺陷,仔細一看缺陷很多,而且每種缺陷類型還不一樣,這是一個讓人頭疼的問題,怎麽才能把這些隱蔽性缺陷一一識別出來呢,這正是東莞市茄子视频懂你更多APP自動化設備有限公司軟件團隊重點關住的一個領域。人工智能說點通俗點就是讓機器設備像人一樣的去思考問題,去學習一些的新的知識來提高機器設備自身的工作能力。
    在一些複雜的圖像中尋找出目標圖像特征,這就需要機器設備有一定的主動分析能力,因為未知的圖像特征不斷的出現,茄子视频懂你更多APP不好去一一限定,為了能找出這些特征,就需要光學篩選機的大腦具備一定的主動分析、主動識別能力。

    下麵圖像中用采用東莞市茄子视频懂你更多APP自動化設備有限公司 新智能檢測軟件可比傳統檢測軟件檢出率提高30%,可大大提高光學篩選機的效率。

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