<strike id="rvvnb"></strike>
<form id="rvvnb"></form>

<sub id="rvvnb"><listing id="rvvnb"><listing id="rvvnb"></listing></listing></sub>

      <sub id="rvvnb"><address id="rvvnb"><nobr id="rvvnb"></nobr></address></sub>

        <form id="rvvnb"><th id="rvvnb"><th id="rvvnb"></th></th></form>
          <form id="rvvnb"></form>
          <strike id="rvvnb"></strike>
          <em id="rvvnb"><span id="rvvnb"></span></em>

          <em id="rvvnb"></em>
          <noframes id="rvvnb">

          <noframes id="rvvnb">

          維視智造集團|維視圖像|維視教育|欣維視覺|遠心光學|機器視覺商城

          VisionBank Ai深度學習視覺解決方案

          發布時間:2018-10-15 |?閱讀次數:312
          VisionBank Ai 深度學習視覺解決方案


          VisionBank Ai是專為生產加工制造業設計的深度學習視覺解決方案,它是將傳統算法工具庫和深度學習相融合。傳統算法工具庫作為標準算法工具,使用者易于上與深度學習技術融合后,使檢測準確性提高到100%同時簡化了開發流程,提高了效率,簡單易用。

          深度視覺系統

          相對單純的深度視覺系統優勢



          VisionBank Ai深度學習視覺解決方案相對單純的深度視覺有以下優勢:

          深度視覺軟件

          1)單純深度視覺只能通過大量數據訓練,得到相應的結果,不方便現場人員針對具體圖像調試參數,具體圖像有問題,只能再次訓練,訓練的結果不滿足時調試難度很大。VisionBank Ai先用傳統算法,再用深度學習過濾,現場人員還可以結合客戶規格調整傳統算法的參數。

          2)單純深度視覺如果需要調整算法,對人員的水平要求較高,造成的成本也比較高;VisionBank Ai深度學習只做Yes 或 No的判斷,規則簡單,容易學習。

          3)單純深度視覺需要高性能的計算硬件作為支撐,成本很高。VisionBank Ai深度學習對硬件的要求會低一些。

          VisionBank Ai主要應用
          1. 1.VisionBank Ai深度學習缺陷檢測與字符識別工具:
          2. 深度學習缺陷檢測1
            深度學習字符識別2
            深度學習缺陷檢測
            深度學習字符識別

          3. 2.VisionBank Ai傳統算法與深度學習技術融合:
          4. 傳統算法工具庫:自適應缺陷、線陣缺陷、角點缺陷、邊界毛刺等工具中融入深度學習技術。
          5. 圖片1
            傳統算法中添加深度學習技術

          6. 3.VisionBank Ai深度學習模塊化:
          7. 將基于深度學習算法實現的算法模塊話,使用者操作簡單。

          8. 深度學習圖像增強與區域分割
            深度學習模型分類
            深度學習圖像增強與區域分割
            深度學習模型分類

          9. 4.VisionBank Ai深度學習模型管理:
          10. 用于多類產品深度學習檢測的深度學習模型管理,使檢測程序清晰化。 

          11. 深度學習模型管理
            深度學習模型管理
          激情性爱视频全集黄色 - 视频 - 在线观看 - 影视资讯 -飞爱网