高精度針孔檢測設備
More >>
您所在的位置:精質視覺 > 新聞中心>傳統(tǒng)算法融合深度學習
2022-07-22 10:26:48 精質視覺
從理論起步到工業(yè)實踐,中國工業(yè)視覺發(fā)展分為四個階段,當前正處于機器視覺向各行業(yè)應用滲透的時期??萍甲灾骰蔀閲覒?zhàn)略,工業(yè)視覺應用的廣度與深度實現(xiàn)快速發(fā)展,廣度體現(xiàn)在2D向3D遞進,深度體現(xiàn)在算法層的深度應用,如深度學習、AI認知逐步建立,應用滲透率提高,國產(chǎn)化應用需求逐漸增加,自研比例不斷提升。
在機器視覺軟件開發(fā)領域,大部分廠家面向市場上檢測精度越來越高、檢測速度越來越快、成本越來越低、場景適應面越來越廣等的需求趨勢,已經(jīng)將深度學習作為研發(fā)的重要方向,事實也證明,為機器視覺系統(tǒng)配置深度學習的算法軟件,確實可以處理很多制造行業(yè)產(chǎn)線的新問題。
然而,深度學習算法也并非“萬能藥”。一方面,很多機器視覺提供商在研發(fā)軟件平臺時,直接從深度學習起步,缺乏傳統(tǒng)算法的基礎積累,導致遇到需要傳統(tǒng)算法解決的場景,就舉步維艱,需要再進行定制開發(fā);另一方面,深度學習對平臺算力要求高,當前工業(yè)制造產(chǎn)線中仍有大量的僅需要傳統(tǒng)算法就可解決的機器視覺場景,如果一概使用深度學習,則在某種程度上也是一種成本浪費。
傳統(tǒng)算法融合深度學習 精質視覺獨辟蹊徑的最優(yōu)解
多年的研發(fā)和一線實踐,精質視覺團隊深諳傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢和邊界,因此開創(chuàng)性地將傳統(tǒng)算法融合深度學習,為機器視覺帶來了針對軟件平臺的最佳答案。
相對于當前行業(yè)內以傳統(tǒng)算法或以深度學習為核心的軟件,精質視覺推出的AI通用智能工業(yè)視覺算法平臺,將維視20年的傳統(tǒng)算法積累和深度學習有效融合,最新版本幾乎可以完成任何行業(yè)內任何場景下的圖像處理任務。同時,隨著新算法、新技術和創(chuàng)新應用方法的不斷發(fā)展, AI將在其優(yōu)秀的項目開發(fā)架構及系統(tǒng)架構之上快速完成升級迭代,從而解決更多的場景問題。