如今，工業(yè)自動化快速發(fā)展，工業(yè)4.0的概念已經被提上日程。在產品生產流水線上，對于產品的質量檢測，許多企業(yè)也逐漸嘗試用機器視覺代替人工肉眼進行檢測，但時代瞬息萬變，神經網絡之深度學習這項技術的不斷成熟，為產品外觀檢測帶來更多的可能。甚至可以說，深度學習已經徹底改變了機器視覺和人工智能這一領域，許多曾經看起來不可能解決的問題，深度學習都能夠解決。

都說，將機器視覺和深度學習結合起來，為企業(yè)在運營和投資回報方面提供了強大的手段。那么，深度學習如何做到與傳統(tǒng)機器視覺的融合來助力工業(yè)缺陷檢測呢？

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雖然傳統(tǒng)的機器視覺系統(tǒng)在處理一致且制造精良的部件時能夠可靠地運行，但隨著例外和缺陷庫的增大，算法也會變得越來越有挑戰(zhàn)性。換句話說，到了特定的時候，工廠自動化中需要的某些應用將無法再依靠基于規(guī)則的機器視覺。

一些傳統(tǒng)的機器視覺檢測，因為有許多不易被機器識別的變量，所以編程也比較困難，例如：照明、顏色變化、曲面、或視野。因此，深度學習這項技術在產品外觀缺陷檢測中便發(fā)揮了極大的效用。

借助深度學習，可以在生產線上更加一致、更加可靠、且更加快速地完成這些任務。

以外觀缺陷檢測為例，傳統(tǒng)的工業(yè)視覺需要由專業(yè)的人員對機器進行大量的調試，繁復的調試工作不僅需要大量的工時，同時還需要品管人員進行反復的校核，最終進入產線檢測。而深度學習將人類進化的智能和基于規(guī)則的傳統(tǒng)機器視覺的一致性、可重復性和可擴展性這兩種優(yōu)勢結合在一起。

即告訴機器針對每個特定類別的對象需要查找什么。它為每個對象提供了最具描述性和顯著的特征。換句話說，神經網絡可以發(fā)現(xiàn)圖像中的潛在模式。

因此，通過端到端的學習，你不再需要手動決定使用哪種傳統(tǒng)計算機視覺技術來提取特征，機器可以幫你完成所有的工作。

麻豆精品以傳統(tǒng)機器視覺+深度學習技術為核心，通過工業(yè)相機、光源、鏡頭等設備采集處理圖像，輔以自研底層算法，打造穩(wěn)定高效的視覺系統(tǒng)及解決方案，深度服務于顯示面板、半導體、新能源、生物制藥等高新技術企業(yè)，幫助企業(yè)優(yōu)化作業(yè)流程，提升生產效率，縮短投資回報周期，柔性應對生產需求。