深度學習是機器學習的一種（zhǒng），而（ér）機器學習是實現人（rén）工（gōng）智能的必經路徑（jìng）。深度學習的概念源於人工神經網絡的（de）研究，含（hán）多個隱藏層的多層感知器就是一（yī）種深度學習結構。深度學習通過組合低（dī）層特征形成更加抽（chōu）象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的（de）分布式特（tè）征表示。研究深度學習的動機在於建立模擬（nǐ）人腦進行分（fèn）析學習的神（shén）經網絡，它模仿人腦的機製來解釋（shì）數據，例（lì）如圖像，聲音和文本等。

先進的深度學習技術能夠（gòu）解決具有挑戰性的缺陷檢測、裝配驗證、分類和 OCR 應用

元件定位和裝配驗證

棘手（shǒu）OCR

缺陷檢測

分類（lèi）

深度學（xué）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（xiàn）檢測類項目的難度。而利用深度學習，提前（qián）對不同類型、形狀、大小的缺陷圖片標記處缺陷位置（zhì），生成缺陷類庫，在實際運行過程中，將圖片與（yǔ）類（lèi）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（màn）慢（màn）降低（dī）誤（wù）判及漏判率，使係統趨於穩定狀態。

深度學（xué）習（AI）

AI技術的運用，使機器視覺能夠具有超越現有解決方案的能（néng）力，勝任更具挑戰（zhàn）性的應用。

AI在機器視覺中的適用性（xìng）依賴於（yú）機器（qì）學習技術，更準確的說是深度（dù）學習能力。從最廣（guǎng）泛的層麵上來說，AI可以被定義為計算機模擬人類智能的（de）能力。機器學習（xí）使計（jì）算（suàn）機（jī）能夠在沒有明確編程的情況下進行操（cāo）作。深度學習，是機器學習的一個子領域，使計算機能夠從經驗中不斷學習。

在機器視覺領域，通（tōng）過與標準（zhǔn）圖像處理庫集成（chéng）的軟件，可以像小孩子一樣進行學習。比如，“你不會用一個基於規則的方式跟孩子解釋房子是什麽，通過很（hěn）少的例（lì）子，即使在年幼的時（shí）候，我們的（de）大腦（nǎo）也能（néng）夠認知到房子是什麽。在這方麵，深度學習係統與人類大腦運作相似。”

深度學習優（yōu）點

較傳統機器視覺解決方案，AI可以減少開發機器視覺程序所需的時間

應用領域

缺陷檢測類項目，傳統算法來編程（chéng），計算機（jī）難以定義缺陷，需要在每次出現新的缺陷時重做設置，但是（shì）通（tōng）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（fèn）是好（hǎo）的，哪些是不好的。

金屬材質、玻璃表麵、食品雜質、醫療醫藥（yào）、電子/電池、磁性材料…等.

一些細（xì）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，傳統的視覺很難（nán）采集好圖像，那麽，你該了解一下豆奶APP官网（xiáng）JXAI的深度學習AI智能檢測係統啦。

再小（xiǎo）、再細微、再複雜的環境下，都讓瑕疵缺陷無所遁形！

（深度學習AI視覺檢測係（xì）統），通過用戶樣（yàng）本數據（jù）的訓練對模型進行定製優化，從而適配用戶實際使用場景。

當算法模型與生產（chǎn）線或生（shēng）產環境中的檢測/采集（jí）設備集成，就可實現在生產過程（chéng）中以（yǐ）計算機視覺代替人工（gōng）進行質量、安全、完（wán）整性等檢測（cè）工作。

基於計算機智能視覺不間斷、不疲勞的特性在（zài）檢測方麵提供遠高於人工的效率和準確性，與製造商、生產設備商一起降低工業生產成本提升產（chǎn）能。