深度学习实现工业零件的缺陷检测-深度学习视觉系统瑕疵检测

发布日期：2025/10/8来源：网络

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100%，同时简化了开发流程，提高了效率，简单易用。

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：

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.VisionBank Ai深度学习缺陷检测与字符识别工具：

深度学习缺陷检测

深度学习字符识别

2.VisionBank Ai传统算法与深度学习技术融合：

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。

传统算法中添加深度学习技术

3.VisionBank Ai深度学习模块化：

将基于深度学习算法实现的算法模块话，使用者操作简单。

深度学习图像增强与区域分割

深度学习模型分类

4.VisionBank Ai深度学习模型管理：

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。

深度学习模型管理

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