如今，工業自動化快速發展，工業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機器視覺的融合來助力工業缺陷檢測呢？

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雖然傳統的機器視覺系統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則的機器視覺。

一些傳統的機器視覺檢測，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，傳統的工業視覺需要由專業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則的傳統機器視覺的一致性、可重復性和可擴展性這兩種優勢結合在一起。

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，神經網絡可以發現圖像中的潛在模式。

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。

明測科技以傳統機器視覺+深度學習技術為核心，通過工業相機、光源、鏡頭等設備采集處理圖像，輔以自研底層算法，打造穩定高效的視覺系統及解決方案，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，幫助企業優化作業流程，提升生產效率，縮短投資回報周期，柔性應對生產需求。