在机器视觉和深度学习之间做出选择德国必威
应用要求规定了最合适的检查方法
基于深度学习的图像分析和传统的机器视觉德国必威是互补的技术，具有重叠的能力以及各自擅长的不同领域。传统机器视觉和深度学习之间的选择取决于:德国必威- 正在解决的应用程序类型
- 被处理的数据量
- 处理能力
- 测量和测量
- 精确对齐
- 复杂的化妆品检验
- 纹理与材料分类
- 装配验证
- 变形和可变的特征位置
- 挑战OCR，包括扭曲打印
有些应用程序可能涉及这两种技术。例如，传统视觉可能是精确定位感兴趣区域的最佳选择，而深度学习则是检查该区域的最佳选择。基于深度学习的检查结果可能会传回传统视觉，以精确测量缺陷的大小和形状。
基于深度学习的图像分析和传统机器视觉是互补的技术，具有重叠的能力，而且各自擅长的领域也不同。德国必威一些应用程序可能需要或涉及这两种技术。
