深度學習概念
深度學習是機器學習的一種，而機器學習是實現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學習的動機在于建立模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本等。
深度學習在缺陷類項目中的運用
在缺陷檢測類項目中，因為缺陷類型、形狀、大小等不定因素，加大了缺陷檢測類項目的難度。而利用深度學習，提前對不同類型、形狀、大小的缺陷圖片標記處缺陷位置，生成缺陷類庫，在實際運行過程中，將圖片與類庫中的缺陷進行比對即可快速得出結果。通過不斷的豐富缺陷類庫，慢慢降低誤判及漏判率，使系統(tǒng)趨于穩(wěn)定狀態(tài)。
深度學習（AI）
AI技術的運用，使機器視覺能夠具有超越現(xiàn)有解決方案的能力，勝任更具挑戰(zhàn)性的應用。
AI在機器視覺中的適用性依賴于機器學習技術，更準確的說是深度學習能力。從最廣泛的層面上來說，AI可以被定義為計算機模擬人類智能的能力。機器學習使計算機能夠在沒有明確編程的情況下進行操作。深度學習，是機器學習的一個子領域，使計算機能夠從經(jīng)驗中不斷學習。
在機器視覺領域，通過與標準圖像處理庫集成的軟件，可以像小孩子一樣進行學習。比如，“你不會用一個基于規(guī)則的方式跟孩子解釋房子是什么，通過很少的例子，即使在年幼的時候，我們的大腦也能夠認知到房子是什么。在這方面，深度學習系統(tǒng)與人類大腦運作相似。”
深度學習優(yōu)點
較傳統(tǒng)機器視覺解決方案，AI可以減少開發(fā)機器視覺程序所需的時間
應用領域
缺陷檢測類項目，傳統(tǒng)算法來編程，計算機難以定義缺陷，需要在每次出現(xiàn)新的缺陷時重做設置，但是通過擁有大量樣品的人工智能，最終可以得到一個非常清晰的認知，知道哪些部分是好的，哪些是不好的。
金屬材質、玻璃表面、食品雜質、醫(yī)療醫(yī)藥、電子/電池、磁性材料…等.
一些細微的劃痕、瑕疵、缺陷，甚至人眼正常情況下都看不出來的痕跡，傳統(tǒng)的視覺很難采集好圖像，那么，你該了解一下盈泰德的深度學習AI智能檢測系統(tǒng)啦。
再小、再細微、再復雜的環(huán)境下，都讓瑕疵缺陷無所遁形！
盈泰德（深度學習AI視覺檢測系統(tǒng)），通過用戶樣本數(shù)據(jù)的訓練對模型進行定制優(yōu)化，從而適配用戶實際使用場景。
當算法模型與生產線或生產環(huán)境中的檢測/采集設備集成，就可實現(xiàn)在生產過程中以計算機視覺代替人工進行質量、安全、完整性等檢測工作。
基于計算機智能視覺不間斷、不疲勞的特性在檢測方面提供遠高于人工的效率和準確性，與制造商、生產設備商一起降低工業(yè)生產成本提升產能。
簡單易用
AI智能視覺檢測產品特點
打破以往視覺檢測的封閉環(huán)境，無需編程。按照軟件“傻瓜式”提示即可完成樣板學習并執(zhí)行識別任務，上手簡單?？蛻艨筛鶕?jù)需要教會AI-Intsoft來完成復雜的識別任務。
精準定位與精確分類，系統(tǒng)準確率可優(yōu)于99%。AI-Intsoft可對指定位置做亞像元級實時定位，通過深度學習智能識別，可同時區(qū)分多達1000種不同部件。
AI-Intsoft應用非常廣泛。在3C制造領域，可應用于手機殼、手機輔料、電路板、屏幕、電子物料等元件的檢測問題；在五金、食品、包裝、汽車等領域也可廣泛應用。
AI-Intsoft系統(tǒng)兼容性很強。可單獨運行于Win7/10及以上平臺，只需額外配置NVIDIA獨顯支持。搭配上盈泰德專屬機器視覺配件，產品可集成為完整的機器視覺系統(tǒng)，解決更多客戶需求。
AI智能視覺檢測功能特點
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智能輔助標注
樣本標注不僅大量消耗人力成本且標注質量極大影響訓練結果。視覺智能產品通過人工標注的少量樣本即時對模型進行訓練，以模型預測的方式對樣本進行自動標注，并將需要人工校正的樣本推薦給標注人員，通過迭代訓練快速準確地完成標注工作。
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分布式訓練
基于深度學習的工業(yè)視覺智能算法模型的訓練優(yōu)化需要大量的數(shù)據(jù)（不僅有您提供的樣本數(shù)據(jù)也有阿里云提供的基準訓練集），而工業(yè)場景中模型更新與迭代的速度直接影響產線效能。我們通過分布式訓練框架大大縮短模型優(yōu)化所需的時間。
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智能樣本評估
工業(yè)場景中標注在樣本上的分布往往極不均勻，進而影響訓練的結果及模型的性能。視覺智能產品通過樣本智能評估，對每個標簽的樣本數(shù)及訓練集與驗證集的智能自動拆分，圍繞著訓練目標最大化的發(fā)揮樣本的價值。
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多維度模型評估
提供豐富的指標方便您對模型整體性能及某個標簽上的性能進行量化評估。同時將預測結果與原始標注在樣本上進行對比呈現(xiàn)，對訓練的效果及模型的能力提供直觀的展示。
如有意向，歡迎聊聊，我們根據(jù)你的需求分析，免費從一個專業(yè)的角度來給你一個合適的方案，再聽取你的意見，即使沒達成合作，我們也希望能多認識個朋友。
