IC693CHS399  學(xué)習(xí)算法主要是數(shù)據(jù)驅(qū)動進(jìn)行特征提取和分類決策，根據(jù)大量樣本的學(xué)習(xí)能夠得到深層的、數(shù)據(jù)集特定的特征表示，其對數(shù)據(jù)集的表達(dá)更和準(zhǔn)確，所提取的抽象特征魯棒性更強(qiáng)，泛化能力但檢測結(jié)果受樣本集的影響較大。深度學(xué)習(xí)通過大量的缺陷照片數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練而得到缺陷判別的模型參數(shù)， 建立出一套缺陷判別模型， 目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識別缺陷。

總體來講，傳統(tǒng)圖像算法是人工認(rèn)知驅(qū)動的方法，深度學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。深度學(xué)習(xí)算法一直在不斷拓展其應(yīng)用的場景，但傳統(tǒng)圖像方法因其成熟、穩(wěn)定特征仍具有應(yīng)用價值。

應(yīng)用案例

某主機(jī)廠應(yīng)用了漆面缺陷檢測系統(tǒng)，系統(tǒng)安裝在 1 條面漆存儲線上，可同時滿足 2 條精修線車輛的漆面缺陷檢測， 設(shè)計產(chǎn)能 40 JPH， 可檢測的大車身尺寸為 5 000 mm×2 000 mm×1 800 mm， 檢測速度 6 m/min。

系統(tǒng)采用紅色LED燈帶作為光源，主檢測站配備39個500萬像素高清相機(jī)，尾門檢測站配備 9 個500 萬像素高清相機(jī)，每分鐘可采集近5 萬張的車身照片，通過光纖傳輸給圖像處理計算機(jī)，采用傳統(tǒng)2D圖像算法進(jìn)行缺陷識別。

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Foxboro I/A P0400VP 

Foxboro I/A P0911PU 

Foxboro I/A P0400QK 

Foxboro I/A P0400QK 

Foxboro I/A P0400QJ 

Foxboro I/A P0400QA

Foxboro I/A P0400DL

Foxboro I/A P0902DZ

FOXBORO I/A 83W-D01S1SSTNA

Foxboro I/A PM400YP 

Foxboro I/A PM700WB

Foxboro CFT10 I/A

Foxboro FPS400-24

Foxboro I/A P0903ZE 

Foxboro DO117KP 

Foxboro P0971FB

Foxboro P0940BR 

Foxboro P0940DH

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IC200UER508

IC200UEX009

IC200UEX009-24

IC200UEX010

IC200UEX010-24

IC200UEX011

IC200UEX011-24

IC200UEX012

IC200UEX012-24

IC200UEX013

IC200UEX014

IC200UEX015

IC200UEX064

IC200UEX122

IC200UEX164

IC200UEX209