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VisionBank Ai深度学习视觉解决方案

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更新时间:2023-02-16 07:59:51 浏览次数:229次

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VisionBank Ai是专为生产加工制造业设计的深度学习视觉解决方案,它是将传统算法工具库和深度学习相融合。传统算法工具库作为标准算法工具,使用者易于上手,与深度学习技术融合后,使检测准确性提高到99%,同时简化了开发流程,提高了效率,简单易用。


VisionBank Ai 深度学习视觉解决方案



VisionBank Ai是专为生产加工制造业设计的深度学习视觉解决方案 ,它是将传统算法工具库和深度学习相融合。传统算法工具库作为标准算法工具,使用者易于上手, 与深度学习技术融合后,使检测准确性提高到99% ,同时简化了开发流程,提高了效率,简单易用。

深度视觉系统

相对单纯的深度视觉系统优势



VisionBank Ai深度学习视觉解决方案相对单纯的深度视觉有以下优势:

深度视觉软件

1)单纯深度视觉只能通过大量数据训练,得到相应的结果,不方便现场人员针对具体图像调试参数,具体图像有问题,只能再次训练,训练的结果不满足时调试难度很大。VisionBank Ai先用传统算法,再用深度学习过滤,现场人员还可以结合客户规格调整传统算法的参数。

2)单纯深度视觉如果需要调整算法,对人员的水平要求较高,造成的成本也比较高;VisionBank Ai深度学习只做Yes 或 No的判断,规则简单,容易学习。

3)单纯深度视觉需要高性能的计算硬件作为支撑,成本很高。VisionBank Ai深度学习对硬件的要求会低一些。

VisionBank Ai主要应用


  1. 1.VisionBank Ai深度学习缺陷检测与字符识别工具:

  2. 深度学习缺陷检测1
    深度学习字符识别2
    深度学习缺陷检测
    深度学习字符识别

  3. 2.VisionBank Ai传统算法与深度学习技术融合:
  4. 传统算法工具库:自适应缺陷、线阵缺陷、角点缺陷、边界毛刺等工具中融入深度学习技术。

  5. 图片1
    传统算法中添加深度学习技术

  6. 3.VisionBank Ai深度学习模块化:
  7. 将基于深度学习算法实现的算法模块话,使用者操作简单。

  8. 深度学习图像增强与区域分割
    深度学习模型分类
    深度学习图像增强与区域分割
    深度学习模型分类

  9. 4.VisionBank Ai深度学习模型管理:
  10. 用于多类产品深度学习检测的深度学习模型管理,使检测程序清晰化。

  11. 深度学习模型管理
    深度学习模型管理

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