传统视觉检测和深度学习检测的分析，它们的差异是什么

如今，工业自动化快速发展，工业4.0的概念已经被提上日程。在产品生产流水线上，对于产品的质量检测，许多企业也逐渐尝试用机器视觉代替人工肉眼进行检测，但时代瞬息万变，神经网络之深度学习这项技术的不断成熟，为产品外观检测带来更多的可能。那么它与传统视觉检测有什么区别呢?杭州国辰机器人科技有限公司带你瞧一瞧。

虽然传统的机器视觉系统在处理一致且制造精良的部件时能够可靠地运行，但随着例外和缺陷库的增大，算法也会变得越来越有挑战性。换句话说，到了特定的时候，工厂自动化中需要的某些应用将无法再依靠基于规则的机器视觉。某些传统的机器视觉检测，因为有许多不易被机器识别的变量，所以编程也比较困难，例如：照明、颜色变化、曲面、或视野。

因此，深度学习这项技术在产品外观缺陷视觉检测中便发挥了极大的效用，借助深度学习这样的工具，便可以在生产线上更加一致、更加可靠、且更加快速地完成这些任务。人类擅长分类不同但相似的东西，我们几秒内就能理解某一组物体间的差异。在这个意义上，深度学习将人类进化的智能和基于规则的传统机器视觉的一致性、可重复性和可扩展性这两种优势结合在一起。

视觉检测在实际应用中，通过对缺陷图片的不断训练以及优化，诸如布匹、薄膜、金属、铝箔、铜箔等的表面缺陷都可精准地检测出来，国辰机器人基于深度学习的在线缺陷检测系统还能实时监控产品表面质量，提供全面的表面缺陷分类，帮助管理者对缺陷成因及时分析，从根源处进行防范。
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