傳統(tǒng)視覺檢測(cè)xch機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　在機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)還沒有發(fā)展的這么火熱之前， 國外幾款做的幾款非常好的視覺軟件業(yè)內(nèi)人士應(yīng)該都很清楚。比如Halcon, Visionpro, Cognix, MIL等等都是業(yè)內(nèi)用的比較多，而且比較成功的視覺軟件。其中很多模塊都有定位，測(cè)量，檢測(cè)等功能。xch機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　但是這些傳統(tǒng)的方法來做缺陷檢測(cè)大多都是靠人來特征工程， 從形狀，顏色， 長(zhǎng)度，寬度，長(zhǎng)寬比來確定被檢測(cè)的目標(biāo)是否符合標(biāo)準(zhǔn)，最終定義出一系列的規(guī)則來進(jìn)行缺陷檢測(cè)。這樣的方法當(dāng)然在一些簡(jiǎn)單的case中已經(jīng)應(yīng)用的很好， 唯一的缺點(diǎn)是隨著被檢測(cè)物體的變動(dòng)，所有的規(guī)則和算法都要重新設(shè)計(jì)和開發(fā)，即使是同樣的產(chǎn)品，不同批次的變化都會(huì)造成不能重用的現(xiàn)實(shí)。xch機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　總結(jié)：傳統(tǒng)機(jī)器視覺算法通常處理容易提取，容易量化的特征：顏色、面積、圓度、角度、長(zhǎng)度等。xch機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　深度學(xué)習(xí)檢測(cè)xch機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　隨著機(jī)器學(xué)習(xí)， 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，很多人眼很難去直接量化的特征， 深度學(xué)習(xí)可以搞定， 這就是深度學(xué)習(xí)帶給我們的優(yōu)點(diǎn)和前所未有的吸引力。很多特征我們通過傳統(tǒng)算法無法量化，或者說很難去做到的， 深度學(xué)習(xí)可以搞定。特別是在圖像分類， 目標(biāo)檢測(cè)這些問題上取得了顯著的提升。xch機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　這些算法給其他領(lǐng)域提供了很多參考和借鑒意義。比如本文討論的缺陷檢測(cè)， 上面的很多網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，以及方法都給了我們很多的啟發(fā)，我們?cè)谠O(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的時(shí)候，配合自己在產(chǎn)線部署的硬件性能，設(shè)計(jì)適合項(xiàng)目的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。xch機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　當(dāng)然，深度學(xué)習(xí)的方法用來檢測(cè)，也有自己的很多缺點(diǎn)。例如：數(shù)據(jù)量要求大，工業(yè)數(shù)據(jù)收集成本高。但是隨著數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)的不斷進(jìn)步，在某些應(yīng)用場(chǎng)景上，這些缺點(diǎn)漸漸被隱藏了。例如學(xué)術(shù)界正在研究的，自動(dòng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，自動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注等等。所以作者認(rèn)為隨著技術(shù)的發(fā)展，這個(gè)領(lǐng)域?qū)?huì)得到很大的提升，人工檢測(cè)終將會(huì)被機(jī)器檢測(cè)替代。然后你看到的無人工廠更加會(huì)無人化～xch機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺