深度学习的优势
深度学习扩展了计算机和摄像机的检查范围
深度学习已经把以前需要视觉专业知识的应用变成了由非视觉专家解决的工程挑战。深度学习将逻辑负担从开发基于规则的算法并编写脚本的应用程序开发人员转移到培训系统的工程师。它还为解决没有人工检查的应用开辟了新的可能性。通过这种方式，深度学习让机器视觉更容易使用，同时也扩大了计算机和摄德国必威像机可以精确检测的范围。
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与人类视觉检查相比 |  |
与传统机器视觉相比德国必威 |  |
与深度学习开源图书馆相比 |
更加一致 全天候运作，在每条生产线、每班和每个工厂保持相同的质量水平。 |
专为难以解决的应用程序设计 解决基于规则的经典算法无法或难以实现的复杂检测、分类和定位应用。 |
需要更少的数据和计算能力 训练需要数百张而不是数百万张图片。由于映像存储在本地，并且需要的计算资源很少，因此部署速度很快，成本也很低。必威随行版官网 |
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更可靠的 识别超出设定公差的每个缺陷。 |
更容易配置 应用程序可以快速建立，加速概念验证和开发。 |
简单的训练界面 软件是为真实工厂环境设计的，不需要特别的专业知识。 |
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快 以毫秒为单位识别缺陷，支持高速应用和提高吞吐量。 |
容忍差异 处理应用程序的缺陷变化，这些缺陷变化需要对控制的可接受偏差进行评估。 |
全球支持 康耐视的工程师和技术专家网络提供世界级的应用支持。 |
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人工检查人员善于通过实例学习并从控制中识别可接受的偏差。德国必威相比之下，机器视觉要健壮得多。深度学习将人类视觉检测的灵活性与计算机的一致性和速度相结合。
