深度學習

深度學習的優勢

deep learning data cloud brain

深度學習跨越電腦與攝影機所能檢測的極限。

深度學習已經將過去需要視覺專業知識的應用,轉變成可藉由非視覺專家亦能解決的工程挑戰。深度學習將應用開發者開發及撰寫基於規則的演算法的合理負擔,轉到訓練系統的工程師身上。此外,亦開啟了全新範圍的可能性,來解開過去在沒有人工檢測人員之情形下,從未嘗試過的應用。如此一來,深度學習讓機器視覺可更輕易運用,同時跨越電腦與攝影機所能精準檢測的極限。

人類圖示 和人類視覺檢測相比 機器視覺圖示 和傳統機器視覺相比 開放原始碼圖示 和深度學習型開放原始碼程式庫相比

更為一致

可全天候運作並讓每一生產線,班次及工廠都維系相同的品質。 

專為難以解決的應用而設計

可解決不可能或難以使用傳統基於規則的演算法處理的複雜檢測,分類及定位應用。

需較少資料與運算能力

訓練僅需數百個圖像,而不是數百萬個。由於圖像儲存在本機且只需部署較少的運算資源,因此速度快又經濟實惠。

更為可靠

可識別所設定誤差範圍外的任何缺陷。

較容易設定

 能迅速設定應用,加快概念驗證與開發速度。

簡易訓練接口 

專為實際工廠環境而設計的軟體,無需任何特殊專業知識。

速度更快

可在毫秒內識別出缺陷,支援高速應用並可改善產能。

容許變化

可為需從控制鑑識可接受誤差的應用,處理缺陷變化

全球支援

康耐視的工程師與技術專家網路能提供世界級的應用支援。 

人工檢測人員善於從實例學習,並鑒別與控制之間可接受的誤差。相形之下,機器視覺要穩健得多了。深度學習結合人類視覺檢測的靈活度,還具備電腦的一致性與速度。

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